Wzrost zdolności biznesowej stanowi istotną korzyść dla firm, które poszukują przewagi taktycznej dzięki wdrażaniu technologii AI generujących dane tekstowe i wizualne, znanych jako „AI generatywne”. Jedną z najbardziej interesujących perspektyw dla firm jest przejście od publicznych dużych modeli językowych (LLMs) do spersonalizowanych, prywatnie zarządzanych LLMs.
Publiczne LLMs są szkolone na powszechnie dostępnych danych, ale firmy napotykają trzy główne problemy podczas korzystania z tych modeli. Po pierwsze, istnieje ryzyko naruszenia prywatności danych, ponieważ dane przekazywane do LLMs często przechodzą przez serwery osób trzecich. Firmy muszą zachować ostrożność wykorzystując wrażliwe informacje firmowe lub dane osobowe. Ponadto, przejrzystość LLMs może być wątpliwa, ze względu na ich „czarno-szkatułkową” naturę, gdzie proces podejmowania decyzji pozostaje niejasny. Ostatecznie precyzja odpowiedzi LLMs zależy głównie od jakości zbioru treningowego, rodząc obawy dotyczące spójności danych i potencjalnego ryzyka dezinformacji lub uprzedzeń.
W obliczu tych wyzwań niektóre firmy narzucają ograniczenia lub wręcz zakazują ich stosowania. CTO firmy SAP, Jürgen Müller, docenia użyteczność LLMs, ale wskazuje na trudności z ich efektywnym stosowaniem w biznesie bez dostępu do aktualnych, firmowych informacji.
Firmy coraz częściej decydują się na rozwijanie swoich prywatnych LLMs w celu przezwyciężenia ryzyka związanego z publicznymi modelami. Poprzez połączenie tych spersonalizowanych modeli z danymi własnymi, firmy mogą zoptymalizować precyzję odpowiedzi i zapewnić bezpieczne wdrożenie LLMs. Przykładem takiej innowacji jest PricewaterhouseCoopers (PwC), które spersonalizowało swój narzędzie asystenta podatkowego AI szkolonego na tekstach prawnych, studiach przypadków oraz własności intelektualnej PwC. Regularne aktualizacje danych odzwierciedlające zmiany w prawie podatkowym sprawiają, że prywatne LLMs PwC dostarczają bardziej precyzyjnych, transparentnych i rzetelnych informacji w dziedzinie podatków w porównaniu do konwencjonalnych publicznych LLMs.
Prywatne Duże Modele Językowe (Private LLMs) w Biznesie
Wzrost prywatnych Dużych Modeli Językowych (LLMs) niesie ze sobą szereg istotnych czynników i zagadnień, których niekoniecznie szczegółowo omówiono w oryginalnym artykule. Oto fakty uzupełniające temat:
– Integracja prywatnych LLMs z infrastrukturą biznesową często wymaga znaczących inwestycji w zasoby obliczeniowe oraz ekspertyzę w zakresie uczenia maszynowego.
– Aby szkolić prywatne LLMs efektywnie, firmy muszą mieć dostęp do wysokiej jakości, dużych i zróżnicowanych danych, co może stanowić wyzwanie, zwłaszcza dla wrażliwych lub niszowych branż.
– Spersonalizowane LLMs mogą dać firmom przewagę konkurencyjną poprzez generowanie wniosków i automatyzację dostosowane do konkretnych wymagań rynkowych i preferencji klientów.
– Ponieważ prywatne LLMs są szkolone na danych własnościowych, mogą one oferować wyższą wydajność w zadaniach specjalizowanych w porównaniu do modeli publicznych, które są bardziej generalistyczne.
– Ciągłe monitorowanie i aktualizacja są kluczowe dla prywatnych LLMs w celu dostosowywania ich do ostatnich trendów językowych, zmian w przepisach i rozwoju branży.
Kluczowe Pytania i Odpowiedzi:
– Jakie wyzwania wiążą się z wdrażaniem prywatnych LLMs?
Inwestycje w technologię, pozyskiwanie danych, zasoby obliczeniowe oraz wykwalifikowany personel są jednymi z głównych wyzwań, z którymi borykają się firmy przyjęte prywatnych LLMs.
– W jaki sposób prywatne LLMs radzą sobie z problemami uprzedzeń i dezinformacji?
Ponieważ prywatne LLMs są szkolone na specyficznych zbiorach danych przygotowywanych przez firmę, istnieje większe pole do kontroli jakości oraz zniwelowania uprzedzeń, co redukuje ryzyko dezinformacji.
– Czy istnieją jakieś ryzyka związane z rozwijaniem prywatnych LLMs?
Ryzyka to na przykład wysokie koszty, możliwość przetrenowania na dane specyficzne dla firmy oraz konieczność ciągłego utrzymania, aby zapewnić skuteczność modelu.
Kluczowe Wyzwania lub Kontrowersje:
– Etyczne implikacje AI i LLMs w automatyzacji zadań, co potencjalnie prowadzi do rozprzestrzeniania się bezrobocia.
– Balansowanie prywatności i innowacji, zwłaszcza jeśli chodzi o szkolenie modeli na wrażliwych danych.
– Adresowanie i zapobieganie uprzedzeniom w modelach AI, które mogą się rozchodzić i wzmacniać społeczne uprzedzenia, jeśli nie są starannie kontrolowane.
Zalety i Wady:
Zalety:
– Personalizacja LLMs, aby dostosować je do potrzeb i zadań specyficznych dla biznesu.
– Zwiększona bezpieczeństwo danych, ponieważ informacje własnościowe pozostają wewnątrz firmy.
– Potencjał usprawnienia operacji i tworzenia nowych ofert usługowych lub udoskonalenia istniejących.
Wady:
– Większe koszty początkowe związane z rozwijaniem i utrzymywaniem prywatnych LLMs.
– Wrodzone złożoności związane z utrzymywaniem modeli zaktualizowanych i istotnych.
– Ograniczony dostęp do zróżnicowanych zewnętrznych danych może prowadzić do uprzedzeń lub wąskiego zakresu zrozumienia.
Powiązane Linki:
Aby uzyskać dalsze informacje na temat Dużych Modeli Językowych i Sztucznej Inteligencji, rozważ odwiedzenie tych głównych domen:
– Rozwój i wykorzystanie AI w biznesie: IBM AI
– Innowacje i trendy w technologii AI: DeepMind
– Ogólna informacja o AI i powiązanych technologiach: OpenAI
– Analizy i wnioski biznesowe dotyczące AI: McKinsey & Company
Należy zauważyć, że dołączenie adresów URL do tej odpowiedzi opiera się na założeniu, że pozostaną one wiarygodne i aktywne w chwili pisania.
The source of the article is from the blog klikeri.rs