Storleikara språkmodellar (LLM) og generativ AI-teknologi endrar måten verksemdene driv på, og gjer det stadig enklare for selskap å integrere desse fremskrittene i systema sine. Med alternativ som open-source modellar, skybaserte AI-tenester, og ulike lisensieringsformer, har implementeringa av LLMar aldri vore meir tilgjengeleg.
Når det kjem til å anvende LLMar i ein forretningskontekst, har selskap eit mangfald av alternativ å vurdere basert på spesifikke behov og budsjettrammar. Dei viktigaste metodane for LLM-integrasjon inkluderer å byggje dei inn direkte i selskapssystema eller å utnytte eksisterande AI-verktøy frå leverandørar.
Direkte integrasjon vert ofte oppnådd gjennom API-ar, som gjer tilgang til LLMar frå AI-leverandørar som OpenAI mogleg. På den andre sida kan selskap velje klartil bruk AI-verktøy, som Microsoft si AI-assistent «Microsoft Copilot», som nyttar LLM til å svare på naturspråksspørsmål, og GitHub sitt automatiske kodingsverktøy «GitHub Copilot», som aukar kodinga gjennom automatisk utfylling og forslag, drivne av OpenAI sin «GPT»-variant, «OpenAI Codex».
I tillegg tilbyr programvaregiganter som Salesforce, Oracle og SAP tilgang til LLMar i tenestene sine. Oracle tillèt bruken av LLMar gjennom «Oracle Cloud Infrastructure» (OCI), samtidig som dei lettar opplæringa av skreddarsydde LLMar med proprietære data. SAP er engasjert i å integrere kundedata med LLMar, administrere data i vektorkjeldform i ERP-systemet deira, «SAP S/4HANA Cloud», som gjer det mulig for LLMar å svare på spørsmål basert på selskapsdata.
Å velje rett LLM for forretningsbruk krev nøye vurdering. Ved å bestemme mellom proprietære eller open-source LLMar, må ein vege umiddelbart brukarvennlige- og abonnementsfordelane til proprietære modellar mot potensielle kostnadsinnsparingar med open-source modellar, sjølv om drifts- og opplæringskostnadar må takast omsyn til med desse. Det er ofte behov for betydelege dataressursar for LLM-opplæring, og serverleverandørar tilbyr produkt som er spesielt utforma for effektiv handtering av AI-arbeidsmengder.
Framståande open-source LLMar inkluderer Meta Platforms si «LLaMa2», Google si «BERT», og Technology Innovation Institute si «Falcon-40B». Selskap kan nytte seg av samanlikningverktøy som Hugging Face si «Open LLM Leaderboard» for å betre forstå styrkjer, svakheiter og maskinvareeffektivitetane til ulike LLMar.
Utforskinga av private LLMar vil halde fram så lenge verksemdene vurderer dei som levedyktige alternativ for implementering.