Le sens des affaires amélioré est en train de voir le jour alors que les entreprises cherchent un avantage tactique avec la mise en œuvre de technologies d’IA qui génèrent des données textuelles et d’image, connues sous le nom d’IA générative. Parmi les perspectives les plus intrigantes pour les entreprises se trouve le passage des grands modèles linguistiques (LLM) publics aux LLM opérés sur mesure de manière privée.
Les LLM publics sont formés à partir de données largement disponibles, mais les entreprises rencontrent trois préoccupations majeures lorsqu’elles utilisent ces modèles. Premièrement, il existe un risque de violation de la vie privée des données, car les données soumises aux LLM traversent souvent des serveurs de tiers. Les entreprises doivent faire preuve de prudence lorsqu’elles exploitent des informations sensibles de l’entreprise ou des données personnelles identifiables. De plus, la transparence des LLM peut être remise en question, étant donné leur nature ‘boîte noire’ où le processus décisionnel reste obscur. Enfin, la précision des réponses d’un LLM dépend fortement de la qualité de son jeu de données d’entraînement, ce qui soulève des préoccupations relatives à la cohérence des données et au potentiel de désinformation ou de partialité.
Face à ces défis, certaines entreprises imposent des restrictions ou interdisent même leur utilisation. Le CTO de SAP, Jürgen Müller, reconnaît l’utilité des LLM mais souligne la difficulté de les appliquer efficacement aux entreprises sans accès à des informations spécifiques à jour et propres à l’entreprise.
Les entreprises sont de plus en plus attirées par le développement de leurs LLMs privés pour surmonter les risques liés aux modèles publics. En combinant ces modèles personnalisés avec leurs données propriétaires, les entreprises peuvent optimiser la précision des réponses et garantir le déploiement sûr des LLM. Un exemple d’une telle innovation vient de PricewaterhouseCoopers (PwC), qui a personnalisé son outil d’assistant AI en matière fiscale formé sur des textes juridiques, des études de cas et la propriété intellectuelle de PwC. En mettant régulièrement à jour les données pour refléter les changements en matière de législation fiscale, le LLM privé de PwC fournit des informations plus précises, transparentes et fiables dans le domaine de la fiscalité par rapport aux LLM publics classiques.
Les grands modèles linguistiques privés (LLM privés) dans les affaires
L’essor des grands modèles linguistiques privés (LLMs) soulève un éventail de facteurs et de considérations pertinents qui ne sont pas nécessairement détaillés dans l’article original. Voici des faits qui complètent le sujet :
– L’intégration de LLM privés dans l’infrastructure des entreprises nécessite souvent des investissements importants en ressources informatiques et en expertise en apprentissage automatique.
– Pour former efficacement des LMM privés, les entreprises doivent avoir accès à des ensembles de données de haute qualité, volumineux et diversifiés, ce qui peut présenter un défi, surtout pour les industries sensibles ou de niche.
– Les LLM personnalisés peuvent offrir aux entreprises un avantage concurrentiel en générant des idées et des automatisations adaptées aux exigences du marché spécifiques et aux préférences des clients.
– Comme les LLM privés sont formés sur des données propriétaires, ils peuvent offrir des performances supérieures dans des tâches spécialisées par rapport aux modèles publics, qui sont plus généralistes par nature.
– La surveillance continue et la mise à jour sont cruciales pour que les LLM privés s’adaptent aux dernières tendances linguistiques, aux changements réglementaires et aux évolutions sectorielles.
Questions et Réponses clés :
– Quels sont les défis associés à la mise en œuvre de LLM privés ?
L’investissement dans la technologie, l’acquisition de données, les ressources informatiques et le personnel qualifié sont quelques-uns des principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lors de l’adoption de LLM privés.
– Comment les LLM privés abordent-ils les problèmes de partialité et de désinformation ?
Étant donné que les LLM privés sont formés sur des ensembles de données spécifiques élaborés par l’entreprise, il y a une plus grande possibilité de contrôle de la qualité et de réduction des biais, réduisant ainsi la désinformation.
– Y a-t-il des risques liés au développement de LLM privés ?
Il y a des risques tels que des coûts élevés, la possibilité de surajustement aux données spécifiques à l’entreprise et la nécessité de maintenance continue pour garantir que le modèle reste efficace.
Défis ou controverses clés :
– Les implications éthiques de l’IA et des LLM dans l’automatisation des tâches, pouvant éventuellement conduire à la suppression d’emplois.
– Trouver un équilibre entre la confidentialité et l’innovation, notamment en ce qui concerne la formation des modèles sur des données sensibles.
– Aborder et prévenir les biais dans les modèles d’IA, qui peuvent propager et amplifier les préjugés sociaux s’ils ne sont pas soigneusement contrôlés.
Avantages et inconvénients :
Avantages :
– Personnalisation des LLM pour répondre aux besoins et aux tâches spécifiques des entreprises.
– Sécurité accrue des données, car les informations propriétaires restent en interne.
– Potentiel pour rationaliser les opérations et créer de nouvelles offres de services ou améliorer celles existantes.
Inconvénients :
– Coûts initiaux plus élevés pour le développement et la maintenance de LLM privés.
– Complexités inhérentes pour maintenir les modèles à jour et pertinents.
– Un accès limité à des données externes diversifiées peut entraîner des biais ou une vision étroite de la compréhension.
Liens connexes :
Pour des informations supplémentaires sur les grands modèles linguistiques et l’intelligence artificielle, envisagez de visiter ces principaux domaines :
– Le développement et l’utilisation de l’IA dans les affaires : IBM AI
– Innovations et tendances dans la technologie de l’IA : DeepMind
– Informations générales sur l’IA et les technologies connexes : OpenAI
– Perspectives et analyses commerciales sur l’IA : McKinsey & Company
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