.שימודלים שפתיים גדולים (LLMs) וטכנולוגיית AI משנים את דרך פעולתן של עסקים, ומהפכים את תחום האינטגרציה של טכנולוגיה זו במערכותיהם. עם אפשרויות כמו דגמי מקור פתוח, שירותי AI בעננים ורישומים מגוונים, ההטמעה של LLMs הפכה להיות נגישה יותר מתמיד.
כאשר מדובר ביישום של LLMs בהקשר עסקי, החברות נדרשות לשקול מגוון אפשרויות על פי צרכיהן הספציפיים ותקציבן. דרכי השילוב העיקריות של LLMs כוללות ייבואם ישירות למערכות החברה או השימוש בכלים קיימים של AI המסופקים על ידי ספקים.
השילוב הישיר נעשה בדרך כלל דרך APIs, המאפשרים גישה ל LLMs מספקי AI כמו OpenAI. לעיתים נבחרים החברות להשתמש בכלים מוכנים לשימוש, כמו הרובוט המשרת של מיקרוסופט 'מיקרוסופט Copilot', אשר משתמש ב LLM לתגובה לשאילתות בשפת הטבע, ובכלי הקידוד האוטומטי של גיטהאב 'גיטהאב Copilot', אשר מאצל ביצוע קידוד דרך השלמה אוטומטית והצעות, שמופעל על ידי גרסת 'GPT' של OpenAI 'OpenAI Codex'.
בנוסף, ענניות כמו Salesforce, Oracle ו-SAP מציעות גישה ל LLMs במסגרת שירותיהן. אוראקל מאפשר שימוש ב LLMs דרך 'תשתיות הענן של Oracle' (OCI), וגם מקנה יכולת לאימון של LLMs מותאמים בנתונים פטנטיים. SAP מעורבת בשילוב נתוני לקוח עם LLMs, ניהול נתונים בצורה וקטורית בתוך המערכת לתפעול המשאבים הארגוניים שלה, 'SAP S/4HANA Cloud', המאפשר ל LLMs להגיב לשאילתות על בסיס הנתונים של החברה.
בחירת ה-LLM הנכון לשימוש עסקי דורשת שקילה זהירה. בעת בחירת לקבל בין LLMs פטנטיים לאוסף ל-LLMs, על החברה לשקול את היתרונות המיידיים במדוייקות והמגוון של מודלים פטנטיים לעומת החיסכונים הפוטנציאליים במודלים פתוחי מקור, למרות שעלולות להיות עלותות להפעלה ואימון יש להשקיל לצידן. עלולות להיות עלויות גדולות של משאבי חישוב לעתירת אימון LLMs, ויצרנים של שרתים כותנים מוצרים שנערכו במיוחד לטיפול בעומסי עבודה של AI בצורה יעילה.
של LLaMa2 של Meta Platforms, 'BERT' של גוגל ו-'Falcon-40B' של מכון החדשנות בטכנולוגיה. חברות יכולות להשתמש בכלים להשוואה כמו 'לוח המנהיגות ב-LPM המפתחי' של Hugging Face כדי להבין יותר טוב את נקודות החוזק, נקודות התורפה ואפקטיביות בחומר של מספר LLMים שונים.
החקירה בעולם ה-LLMים הפרטיים תמשיך ככל שהעסקים מתייחסים להם כלאפשרויות רלוונטיות לאימוץ.