Vylepšené obchodní povědomí nabobtnává díky tomu, že firmy hledají taktickou výhodu s implementací technologií AI, které generují textová a obrazová data, známé jako „generativní AI“. Mezi nejzajímavější možnosti pro podniky patří přechod od veřejných velkých jazykových modelů (LLM) k upraveným, soukromě provozovaným modelům LLM.
Veřejné LLM jsou trénovány na široce dostupných datech, ale firmy narazí na tři hlavní obavy při používání těchto modelů. První, existuje riziko narušení ochrany dat, protože data odeslaná do LLM často procházejí třetími stranami. Firmy musí být opatrné při využívání citlivých firemních informací nebo identifikovatelných osobních údajů. Další, transparentnost LLM může být diskutabilní, dána jejich ‚black box‘ povahou, kde rozhodovací proces zůstává nejasný. Nakonec, přesnost odpovědí LLM je silně závislá na kvalitě jeho tréninkových dat, což vyvolává obavy o konzistenci dat a potenciál pro šíření dezinformací nebo zkreslení.
Uprostřed těchto výzev některé firmy klade nařízení nebo dokonce zakazují jejich použití. CTO společnosti SAP, Jürgen Müller, uznává užitečnost LLM, ale upozorňuje na obtížnost jejich účinného použití v obchodě bez přístupu k aktuálním firemním informacím.
Firmy se stále častěji uchylují k vývoji svých soukromých LLM pro překonání rizik spojených s veřejnými modely. Kombinací těchto upravených modelů se svými vlastními daty mohou firmy optimalizovat přesnost odpovědí a zajistit bezpečné nasazení LLM. Příklad takové inovace pochází od společnosti PricewaterhouseCoopers (PwC), která upravila svůj nástroj pro daňovou asistenci AI trénovaný na právních textech, studiích případů a duševním vlastnictví PwC. Pravidelným aktualizováním dat tak, aby odrážela změny v daňovém právu, poskytuje soukromý LLM společnosti PwC přesnější, transparentnější a spolehlivější informace v oblasti zdanění ve srovnání s konvenčními veřejnými LLM.
Soukromé velké jazykové modely (soukromé LLM) v obchodě
Nástup soukromých velkých jazykových modelů (LLM) přináší řadu relevantních faktorů a úvah, které nebyly nutně uvedeny v původním článku. Zde jsou fakta, která doplňují téma:
– Integrace soukromých LLM s obchodní infrastrukturou často vyžaduje významné investice do výpočetních zdrojů a odborné znalosti strojového učení.
– Pro efektivní trénink soukromých LMM musí firmy mít přístup k vysokokvalitním, velkým a různorodým datasetům, což může představovat výzvu, zejména pro citlivé nebo specializované odvětví.
– Vlastní LLM mohou firmám poskytnout konkurenční výhodu generováním poznatků a automatizací přizpůsobených specifickým požadavkům trhu a preferencím zákazníků.
– Jelikož jsou soukromé LLM trénovány na vlastních datech, mohou nabídnout nadřazenou výkonnost v odborných úkolech ve srovnání s veřejnými modely, které jsou obecnější povahy.
– Průběžné monitorování a aktualizace jsou zásadní pro to, aby soukromé LLM reagovaly na nejnovější jazykové trendy, změny v regulačním prostředí a vývoj průmyslu.
The source of the article is from the blog aovotice.cz