Forøget forretningsforståelse begynder at dukke op, da virksomheder søger en strategisk fordel med implementeringen af AI-teknologier, der genererer tekst- og billeddata, kendt som “generative AI.” En af de mest interessante muligheder for virksomheder er skiftet fra offentlige store sprogmodeller (LLMs) til tilpassede, privatdrevne LLMs.
Offentlige LLMs er trænet på bredt tilgængelige data, men virksomheder står over for tre store bekymringer ved brugen af disse modeller. For det første er der en risiko for brud på datasikkerheden, da data, der sendes til LLMs, ofte passerer gennem tredjeparts servere. Virksomheder skal udvise forsigtighed, når de udnytter følsomme virksomhedsoplysninger eller identificerbare personlige data. Desuden kan gennemsigtigheden af LLMs være tvivlsom på grund af deres ‘black box’-natur, hvor beslutningsprocessen forbliver uigennemsigtig. Endelig afhænger en LLM’s præcision i høj grad af kvaliteten af dens træningsdatasæt, hvilket rejser bekymringer om datas konsistens og potentialet for misinformation eller bias.
Midt i disse udfordringer pålægger nogle virksomheder begrænsninger eller endda undlader at bruge dem. SAP’s CTO, Jürgen Müller, anerkender nytten af LLMs, men påpeger vanskeligheden ved at anvende dem effektivt i forretningen uden adgang til opdaterede, virksomhedsspecifikke oplysninger.
Virksomheder tiltrækkes i stigende grad af at udvikle deres private LLMs for at overvinde risiciene forbundet med offentlige modeller. Ved at kombinere disse tilpassede modeller med deres proprietære data kan virksomheder optimere svarnøjagtigheden og sikre en sikker implementering af LLMs. Et eksempel på en sådan innovation kommer fra PricewaterhouseCoopers (PwC), der tilpassede sit skatte-AI-assistencetool trænet på juridiske tekster, cases og PwC’s intellektuelle ejendom. Ved regelmæssigt at opdatere dataene for at afspejle ændringer i skattelovgivningen giver PwC’s private LLM mere nøjagtige, gennemsigtige og pålidelige oplysninger inden for skatteområdet sammenlignet med konventionelle offentlige LLMs.
Private Large Language Models (Private LLMs) i Forretning
Stigningen af private store sprogmodeller (LLMs) medfører en række relevante faktorer og overvejelser, som ikke nødvendigvis er detaljeret i den oprindelige artikel. Her er fakta, der supplerer emnet:
– Integration af private LLMs med virksomhedens infrastruktur kræver ofte betydelige investeringer i beregningsressourcer og ekspertise inden for maskinlæring.
– For at træne private LLMs effektivt skal virksomheder have adgang til høj kvalitet, store og forskelligartede datasæt, hvilket kan være en udfordring, især for følsomme eller nicheindustrier.
– Tilpassede LLMs kan give virksomheder en konkurrencefordel ved at generere indsigter og automatiseringer skræddersyet til specifikke markedskrav og kundepreferencer.
– Da private LLMs er trænet på proprietære data, kan de tilbyde en overlegen præstation i specialiserede opgaver i forhold til offentlige modeller, der er mere generalister i naturen.
– Kontinuerlig overvågning og opdatering er afgørende for, at private LLMs kan tilpasse sig de nyeste sprogtendenser, regulatoriske ændringer og branchens udviklinger.
Nøglespørgsmål og Svar:
– Hvad er udfordringerne ved at implementere private LLMs?
Investering i teknologi, dataindsamling, beregningsressourcer og kvalificeret personale er nogle af de vigtigste udfordringer, virksomheder står over for, når de vedtager private LLMs.
– Hvordan håndterer private LLMs problemer med bias og misinformation?
Da private LLMs er trænet på specifikke datasæt kurateret af virksomheden, er der større mulighed for kvalitetskontrol og reduktion af bias og misinformation.
– Er der nogen risici ved at udvikle private LLMs?
Der er risici som høje omkostninger, muligheden for overfitting til virksomhedsspecifikke data og behovet for løbende vedligeholdelse for at sikre, at modellen forbliver effektiv.
Nøgleudfordringer eller Kontroverser:
– De etiske implikationer af AI og LLMs i automatisering af opgaver, potentielt med fare for jobfordrivelse.
– Afvejning af privatliv og innovation, især når det kommer til træning af modeller på følsomme data.
– Håndtering og forebyggelse af bias i AI-modeller, der kan sprede og forstærke samfundsmæssige fordomme, hvis det ikke kontrolleres omhyggeligt.
Fordele og Ulemper:
Fordele:
– Skræddersyning af LLMs til at imødekomme forretningsmæssige behov og opgaver.
– Øget datasikkerhed, da proprietær information forbliver internt.
– Potentiale for at optimere operationer og skabe nye serviceydelser eller forbedre eksisterende.
Ulemper:
– Større startomkostninger ved udvikling og vedligeholdelse af private LLMs.
– Medfødte kompleksiteter ved at holde modellerne opdaterede og relevante.
– Begrænset adgang til diverse eksterne data kan føre til bias eller en snæver forståelsesramme.
Relaterede Links:
For yderligere indsigter om Store Sprogmodeller og Artificial Intelligence vil det være værd at besøge disse primære domæner:
– Udvikling og brug af AI i forretningen: IBM AI
– Innovationer og trends inden for AI-teknologi: DeepMind
– Generel information om AI og relaterede teknologier: OpenAI
– Forretningsindsigter og analyse om AI: McKinsey & Company
Bemærk venligst, at inkluderingen af URL’er i dette svar er baseret på antagelsen om, at de forbliver pålidelige og gyldige på tidspunktet for skrivningen.
The source of the article is from the blog agogs.sk