Големите езикови модели (LLMs) и технологията за генеративно изкуствен интелект преобразяват начина, по който бизнесът функционира, като правят все по-лесно за компаниите да интегрират тези напредъци в системите си. Със залив от възможности като модели с отворен код, облачни AI услуги и различни лицензи, внедряването на LLMs никога не е било по-достъпно.
Когато става въпрос за прилагане на LLMs в бизнес среда, компаниите трябва да имат предвид разнообразие от опции в зависимост от конкретните си нужди и бюджет. Основните методи за интегриране на LLM включват вграждането им директно в системите на компанията или използването на съществуващи AI инструменти, предоставени от доставчици.
Директното интегриране често се постига чрез API, което позволява достъп до LLMs от AI доставчици като OpenAI. От друга страна, бизнесите могат да изберат готови AI инструменти, като AI асистентът на Microsoft ‘Microsoft Copilot’, който използва LLM, за да отговаря на запитвания с естествен език, и инструмента за автоматично кодиране на GitHub ‘GitHub Copilot’, който ускорява кодирането чрез автоматично довършителство и предложения, задвижвани от варианта ‘OpenAI Codex’ на OpenAI ‘GPT’.
Освен това софтуерни гиганти като Salesforce, Oracle и SAP предлагат достъп до LLMs в рамките на услугите си. Oracle позволява използването на LLMs чрез ‘Oracle Cloud Infrastructure’ (OCI) и улеснява обучението на персонализирани LLMs със собствени данни. SAP участва в интегрирането на данни на клиентите с LLMs, управлявайки данните във векторна форма в рамките на своята ERP система, ‘SAP S/4HANA Cloud’, което позволява на LLMs да отговарят на запитвания на база данни на компанията.
Изборът на правилния LLM за бизнес употреба изисква внимателно обмисляне. При решението между заключени или с отворен код LLMs, трябва да се претеглят моменталната употребаемост и предимства от абонамента на закрилните модели срещу потенциалните спестявания при модели с отворен код, но трябва да се вземат предвид операционните и разходите за обучение с последните. Често е необходимо значително изчислително оборудване за обучението на LLMs, а производителите на сървъри предлагат продукти, специално проектирани за ефективно справяне с работните товари, свързани с AI.
Известни LLMs с отворен код включват ‘LLaMa2’ на Meta Platforms, ‘BERT’ на Google и ‘Falcon-40B’ на Technology Innovation Institute. Компаниите могат да се възползват от инструменти за сравнение като ‘Open LLM Leaderboard’ на Hugging Face, за да разберат по-добре силните и слабите страни, както и ефективността на различните LLMs по отношение на хардуера.
Изследванията в света на частните LLMs ще продължат, докато предприятията ги разглеждат като жизнеспособни варианти за прием.
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br