Wzrost biegłości biznesowej nabiera znaczenia, gdy firmy poszukują taktycznej przewagi poprzez wdrażanie technologii sztucznej inteligencji generujących dane tekstowe i obrazowe, znane jako „generatywna AI”. Jednym z najbardziej intrygujących perspektyw dla firm jest przejście od publicznych dużych modeli językowych (LLM) do dostosowanych, prywatnie działających LLM.
Publiczne LLM są szkolone na powszechnie dostępnych danych, ale firmy napotykają trzy główne obawy podczas korzystania z tych modeli. Po pierwsze, istnieje ryzyko naruszenia prywatności danych, ponieważ dane przekazywane do LLM często przechodzą przez serwery firm trzecich. Firmy muszą zachować ostrożność, korzystając z wrażliwych informacji firmy lub danych osobowych. Dodatkowo, transparentność LLM może być wątpliwa, ze względu na swoją „czarną skrzynkę”, gdzie proces podejmowania decyzji pozostaje niejasny. Wreszcie, precyzja odpowiedzi LLM zależy w dużej mierze od jakości zbioru danych treningowych, co może rodzić obawy dotyczące spójności danych i potencjalnego przekłamania lub uprzedzenia.
W obliczu tych wyzwań niektóre firmy narzucają ograniczenia lub nawet zakazują ich używania. CTO SAP, Jürgen Müller, uznaje przydatność LLM, ale zauważa trudności z ich skutecznym zastosowaniem w biznesie bez dostępu do aktualnych, konkretnej firmy informacji.
Firmy coraz bardziej skłaniają się do rozwijania swoich prywatnych modeli językowych, aby pokonać ryzyka związane z publicznymi modelami. Poprzez połączenie tych dostosowanych modeli z danymi własnymi firmy, firmy mogą zoptymalizować dokładność odpowiedzi i zapewnić bezpieczne wdrożenie LLM. Przykładem takiej innowacji jest PricewaterhouseCoopers (PwC), które dostosowało swój narzędzie asystenta AI podatkowego szkolone na tekstach prawnych, studiach przypadków i własności intelektualnej PwC. Regularna aktualizacja danych w odniesieniu do zmian w prawie podatkowym pozwala prywatnemu LLM PwC na dostarczanie bardziej dokładnych, transparentnych i niezawodnych informacji w dziedzinie podatków w porównaniu do tradycyjnych publicznych LLM.
Prywatne duże modele językowe (Private LLM) w biznesie
Wzrost prywatnych dużych modeli językowych (LLM) niesie ze sobą szereg istotnych czynników i rozważań, które nie zostały szczegółowo opisane w oryginalnym artykule. Oto fakty uzupełniające temat:
– Integracja prywatnych LLM z infrastrukturą biznesową często wymaga znacznych inwestycji w zasoby obliczeniowe i wiedzę z zakresu uczenia maszynowego.
– Aby skutecznie szkolić prywatne LMM, firmy muszą mieć dostęp do wysokiej jakości, dużych i zróżnicowanych zbiorów danych, co może stanowić wyzwanie, szczególnie dla branż wrażliwych lub niszowych.
– Dostosowane LLM mogą dać firmom przewagę konkurencyjną poprzez generowanie wniosków i automatyzacji dostosowanych do konkretnych wymagań rynku i preferencji klientów.
– Ponieważ prywatne LLM są szkolone na danych własnościowych, mogą oferować wyższą wydajność w zadaniach specjalistycznych w porównaniu do modeli publicznych, które są bardziej ogólnikowe.
– Ciągłe monitorowanie i aktualizacja są kluczowe dla prywatnych LLM w celu dostosowania się do najnowszych trendów językowych, zmian przepisów i rozwoju branży.
Kluczowe pytania i odpowiedzi:
– Jakie wyzwania wiążą się z wdrażaniem prywatnych LLM?
Inwestycja w technologię, pozyskiwanie danych, zasoby obliczeniowe i profesjonalny personel są jednymi z głównych wyzwań, z którymi firmy borykają się przy wdrażaniu prywatnych LLM.
– W jaki sposób prywatne LLM adresują problemy związane z uprzedzeniami i dezinformacją?
Ponieważ prywatne LLM są szkolone na określonych zbiorach danych opracowanych przez firmę, istnieje większy zakres kontroli jakości i minimalizacji uprzedzeń, co pozwala na zmniejszenie dezinformacji.
– Czy istnieją jakieś ryzyka związane z rozwojem prywatnych LLM?
Istnieją ryzyka, takie jak wysokie koszty, możliwość przetrenowania na dane specyficzne dla firmy oraz konieczność ciągłej konserwacji, aby zapewnić skuteczność modelu.
Kluczowe wyzwania lub kontrowersje:
– Etyczne implikacje AI i LLM w automatyzacji zadań, potencjalnie prowadząc do utraty miejsc pracy.
– Balansowanie prywatności i innowacji, szczególnie w przypadku szkolenia modeli na wrażliwych danych.
– Adresowanie i zapobieganie uprzedzeniom w modelach AI, które mogą się szerzyć i wzmacniać społeczne uprzedzenia, jeśli nie są starannie kontrolowane.
Zalety i Wady:
Zalety:
– Personalizacja LLM dla dostosowania się do konkretnych potrzeb i zadań biznesowych.
– Zwiększona ochrona danych, gdy informacje własnościowe pozostają w firmie.
– Potencjał do usprawnienia operacji i tworzenia nowych ofert usługowych lub poprawy istniejących.
Wady:
– Wyższe koszty początkowe w opracowywaniu i utrzymywaniu prywatnych LLM.
– Wrodzona złożoność w utrzymaniu modeli na bieżąco i aktualnych.
– Ograniczony dostęp do zróżnicowanych zewnętrznych danych może prowadzić do uprzedzeń lub wąskiego zakresu zrozumienia.
Powiązane Linki:
Aby uzyskać dalsze spojrzenie na Duże Modele Językowe i Sztuczną Inteligencję, warto odwiedzić następujące główne domeny:
– Rozwój i wykorzystanie AI w biznesie: IBM AI
– Innowacje i trendy w technologii AI: DeepMind
– Ogólne informacje na temat AI i pokrewnych technologii: OpenAI
– Analizy i opracowania biznesowe dotyczące AI: McKinsey & Company
Należy zauważyć, że podanie adresów URL w tej odpowiedzi opiera się na założeniu, że są nadal wiarygodne i aktualne w chwili pisania.
The source of the article is from the blog klikeri.rs