Modelele de limbaj mari și tehnologia de inteligență artificială generativă transformă modul în care funcționează afacerile, făcând tot mai ușor pentru companii să integreze aceste avansuri în sistemele lor. Cu opțiuni precum modelele open-source, serviciile AI bazate pe cloud și diverse licențiere, implementarea modelelor de limbaj mari nu a fost niciodată mai accesibilă.
Când vine vorba de aplicarea modelelor de limbaj mari într-un context de afaceri, companiile au o varietate de opțiuni de luat în considerare în funcție de nevoile și bugetul lor specifice. Principalele metode de integrare a modelelor de limbaj mari includ înglobarea acestora direct în sistemele companiei sau utilizarea uneltelor AI existente furnizate de furnizori.
Integrarea directă este adesea realizată prin API-uri, permițând accesul la modelele de limbaj mari de la furnizori de AI precum OpenAI. Alternativ, companiile pot opta pentru unelte AI gata de utilizare, precum asistentul AI al Microsoft ‘Microsoft Copilot’, care folosește modelele de limbaj mari pentru a răspunde la interogările în limbaj natural, și uneltele de auto-codificare ale GitHub ‘GitHub Copilot’, care accelerează programarea prin completare automată și sugestii, alimentate de varianta ‘GPT’ a OpenAI ‘OpenAI Codex’.
În plus, gigantii software precum Salesforce, Oracle și SAP oferă acces la modele de limbaj mari în cadrul serviciilor lor. Oracle permite utilizarea modelelor de limbaj mari prin ‘Oracle Cloud Infrastructure’ (OCI), facilitând totodată antrenarea modelelor de limbaj mari personalizate cu date proprietare. SAP este implicat în integrarea datelor clienților cu modelele de limbaj mari, gestionând datele în formă vectorială în cadrul sistemului său ERP, ‘SAP S/4HANA Cloud’, permițând modelelor de limbaj mari să răspundă la interogările bazate pe datele companiei.
Alegerea modelului de limbaj mare potrivit pentru utilizarea în afaceri necesită o analiză atentă. Atunci când se decide între modelele proprietare sau open-source, trebuie să se cântărească avantajele imediate de utilizare și beneficiile de abonament ale modelelor proprietare față de economiile potențiale ale modelelor open-source, deși costurile de funcționare și de antrenament trebuie luate în considerare în cazul acestora din urmă. Adesea sunt necesare resurse computaționale semnificative pentru antrenarea modelelor de limbaj mari, iar furnizorii de servere oferă produse proiectate special pentru a gestiona eficient sarcinile de lucru AI.
Principalele modele de limbaj mari open-source includ ‘LLaMa2’ de la Meta Platforms, ‘BERT’ de la Google și ‘Falcon-40B’ de la Technology Innovation Institute. Companiile pot profita de unelte de comparație precum ‘Leaderboard Open LLM’ de la Hugging Face pentru a înțelege mai bine punctele forte, punctele slabe și eficiențele hardware ale diferitelor modele de limbaj mare.
Explorarea lumiilor private de modele de limbaj mari va continua pe măsură ce întreprinderile le iau în considerare ca opțiuni viabile pentru adoptare.