Az „Enhanced business acumen” válik trendivé, ahogy a vállalatok taktikai előnyre tesznek szert az olyan AI technológiák bevezetésével, amelyek szöveges és képi adatokat generálnak, ezeket hívják „generative AI”-nak. Az egyik legérdekesebb kilátás számukra, hogy a vállalatok áttérnek a nyilvános nagy nyelvi modellekről (LLM) az egyedi, saját üzemeltetésű LLM-ekre.
A nyilvános LLM-eket általában a széles körben elérhető adatokon képzik ki, de a vállalkozásoknak három fő aggódalmuk van az ilyen modellek használatakor. Először is, fennáll a veszélye a adatvédelmi megsértéseknek, mivel az LLM-ek számára továbbított adatok gyakran harmadik fél szerverein keresztül haladnak. A cégeknek óvatosságot kell gyakorolniuk, ha érzékeny vállalati információkat vagy azonosítható személyes adatokat használnak. Emellett az LLM-ek átláthatósága kérdéses lehet, mivel „fekete doboz” jellegűek, ahol a döntéshozó folyamat marad homályos. Végül az egy LLM válaszainak pontossága nagymértékben függ a képzési adathalmaz minőségétől, felvetve aggodalmakat az adatok konzisztenciája és a téves információk vagy elfogultság potenciálja miatt.
Ezen kihívások közepette néhány vállalat korlátozásokat vezet be vagy akár tiltja is azok használatát. Az SAP CTO-ja, Jürgen Müller, elismeri az LLM-ek hasznosságát, de hangsúlyozza azok hatékony alkalmazásának nehézségét az üzleti szférában az aktuális, vállalatspecifikus információk hozzáférésének hiánya miatt.
A vállalatok egyre nagyobb figyelmet szentelnek saját LLM-ek kifejlesztésének a nyilvános modellekhez kapcsolódó kockázatok leküzdése érdekében. Ezen egyedi modellek kombinálásával saját adatokkal a vállalkozások optimalizálhatják a válaszok pontosságát és biztosíthatják az LLM-ek biztonságos bevetését. Az ilyen innováció egy példája származik a PricewaterhouseCoopers (PwC) által, amely testreszabta adó AI segédjének eszközét, amely jogi szövegeken, esettanulmányokon és a PwC szellemi tulajdonán képzett. A PwC saját LLM-je adatainak rendszeres frissítésével, hogy tükrözze az adószabályok változásait, pontosabb, átláthatóbb és megbízhatóbb információkat nyújt az adózás területén a hagyományos nyilvános LLM-khez képest.
Személyes Nagy Nyelvi Modellek (saját LLM-k) az üzleti életben
A saját Nagy Nyelvi Modellek (LLM-k) felbukkanása számos releváns tényezőt és megfontolást eredményez, amelyeket eredeti formájában nem részletez az írás. Itt vannak azok a tények, amelyek kiegészítik a témát:
– A saját LMM-ek integrálása az üzleti infrastruktúrába jelentős befektetést igényel a számítási erőforrásokban és a gépi tanulás terén való szakértelemre.
– A vállalkozásoknak magas minőségű, nagy és változatos adathalmazokhoz kell hozzáférniük a saját LMM-ek hatékony képzéséhez, ami kihívást jelenthet, különösen az érzékeny vagy szűk szakterületeken.
– A testreszabott LLM-ek versenyelőnyt adhatnak a vállalkozóknak az olyan piaci igényekhez és ügyfélpreferenciákhoz igazított betekintések és automatizálások révén.
– Mivel a saját LLM-ek saját adathalmazon képezett, jobb teljesítményt nyújthatnak szakosodott feladatok esetén a nyilvános modellekhez képest, amelyek általánosabbak.
– A folyamatos figyelemmel kísérés és frissítés alapvető fontosságú a saját LLM-ek számára a legújabb nyelvi trendekhez, szabályozási változásokhoz és iparági fejleményekhez való alkalmazkodáshoz.
Legfontosabb kérdések és válaszok:
– Milyen kihívásokkal jár a saját LLM-ek bevezetése?
Technológiai befektetés, adatgyűjtés, számítási erőforrások, képzett személyzet – ezek azok a fő kihívások, amelyekkel a vállalkozók szembesülnek, amikor saját LLM-eket vesznek át.
– Hogyan kezelik a saját LLM-ek az elfogultsággal és a téves információkkal kapcsolatos problémákat?
Mivel a saját LLM-ek a vállalat által összeállított specifikus adathalmazokon taní-
tottak, nagyobb lehetőség van a minőségellenőrzésre és a torzítások csökkentésére, ezáltal a téves információk csökkentésére.
– Vannak-e kockázatok a saját LLM-ek fejlesztésével kapcsolatban?
A magas költségek, a veszélye, hogy a vállalatspecifikus adatokra túlságosan ki lesznek hangolva, valamint a folyamatos karbantartás szükségessége azok közt a kockázatok közt szerepel, amelyekkel az ügyfélnek számolnia kell, hogy biztosítsák a modell hatékonyságát.
Legfontosabb kihívások vagy viták:
– Az etikai kérdések az AI és LLM-ek automatizálásában, amelyek potenciálisan munkahelyek eltűnéséhez vezethetnek.
– Az adatvédelem és az innováció egyensúlyozása, különösen az érzékeny adatokkal való modellek képzésekor.
– Az AI modellekben lévő elfogultságok kezelése és megelőzése, amelyek gyorsíthatják és megszilárdíthatják a társadalmi előítéleteket, ha nem figyelnek oda rájuk.
Előnyök és hátrányok:
Előnyök:
– Az LLM-ek személyre szabása az üzleti speciális igények és feladatok kiszolgálása érdekében.
– Növekvő adatbiztonság, mivel a szabadalmaztatott információk a vállalaton belül maradnak.
– Potenciális lehetőség üzleti működés összehangolására és új szolgáltatások létrehozására vagy a meglévők fejlesztésére.
Hátrányok:
– Nagyobb kezdeti költségek a saját LLM-k fejlesztésében és karbantartásában.
– Az alapvető bonyolultságok a modellek naprakésszé és relevánssá tételében.
– A módosított külső adatokhoz való korlátozott hozzáférés elfogultságokhoz vagy szűk megértési körhöz vezethet.
Kapcsolódó linkek:
További betekintésért a Nagy Nyelvi Modellekbe és az Mesterséges Intelligenciába, tekintse meg ezeket a főbb doménokat:
– Az AI fejlesztésének és használatának üzleti szempontja: IBM AI
– Az AI technológia innovációi és trendjei: DeepMind
– Általános információk az AI-ról és az ehhez kapcsolódó technológiákról: OpenAI
– Üzleti betekintések és elemzések az AI-ról: McKinsey & Company
Kérjük, vegye figyelembe, hogy a válasz tartalmaz URL-eket az azon feltételezés alapján, hogy azok megbízhatók és érvényesek maradnak a válasz írásakor.
The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br