Izboljšano poslovno razumevanje se kaže kot konkurenčna prednost, saj podjetja težijo k taktični prednosti z uporabo tehnologij umetne inteligence, ki ustvarjajo besedilne in slikovne podatke, znane kot “generativna umetna inteligenca.” Med najbolj zanimivimi možnostmi za podjetja je prehod iz javnih velikih jezikovnih modelov (LLM) v prilagojene, zasebno delujoče LLM.
Javni LLM so usposobljeni na široko dostopnih podatkih, vendar se podjetja srečujejo s tremi glavnimi skrbmi pri uporabi teh modelov. Prvič, obstaja tveganje kršitev zasebnosti podatkov, saj podatki, posredovani javnim LLM, pogosto potujejo prek strežnikov tretjih oseb. Podjetja morajo biti previdna pri izpostavljanju občutljivih podatkov o podjetju ali osebno prepoznavnih podatkov. Poleg tega je lahko transparentnost LLM vprašljiva, dana njihova ‘črna škatla’, kjer ostaja odločevalski proces neznan. Nazadnje, natančnost odzivov LLM močno temelji na kakovosti podatkovnega nabora za usposabljanje, kar postavlja vprašanja o doslednosti podatkov in potencialnem pojavu napačnih informacij ali pristranskosti.
V središču teh izzivov nekatera podjetja uvedejo omejitve ali celo prepovejo njihovo uporabo. CTO podjetja SAP, Jürgen Müller, priznava uporabnost LLM, vendar opozarja na težave pri njihovi učinkoviti uporabi v poslovanju brez dostopa do posodobljenih, specifičnih informacij o podjetju.
Podjetja se vse pogosteje odločajo razviti svoje zasebne LLM, da premagajo tveganja, povezana s javnimi modeli. Z združevanjem teh prilagojenih modelov s svojimi podatki podjetja lahko optimizirajo natančnost odziva in zagotovijo varno uporabo LLM. Primer take inovacije izhaja iz podjetja PricewaterhouseCoopers (PwC), ki je prilagodilo svoje orodje za pomoč pri davkih AI, usposobljeno na pravnih besedilih, primerih iz prakse in intelektualni lastnini podjetja PwC. S rednim posodabljanjem podatkov, da odražajo spremembe v davčni zakonodaji, PwC-jev zasebni LLM zagotavlja bolj natančne, transparentne in zanesljive informacije na področju obdavčitve v primerjavi s klasičnimi javnimi LLM.
Zasebni Veliki Jezikovni Modeli (Zasebni LLM) v Poslovanju
Vzpon zasebnih Velikih Jezikovnih Modelov (LLM) prinaša številne pomembne dejavnike in premisleke, ki niso nujno podrobno razloženi v izvirnem besedilu. Tu so dejstva, ki dopolnjujejo temo:
– Vključitev zasebnih LLM v poslovno infrastrukturo pogosto zahteva pomembne naložbe v računalniške vire in strokovnost na področju strojnega učenja.
– Za usposabljanje zasebnih LLM na učinkovit način morajo podjetja imeti dostop do kakovostnih, velikih in raznolikih podatkovnih nizov, kar lahko predstavlja izziv, še posebej za občutljive ali specializirane panoge.
– Prilagojeni LLM lahko podjetjem dajo konkurenčno prednost z generiranjem vpogledov in avtomatizacij prilagojenih specifičnim zahtevam trga in preferencam strank.
– Ker so zasebni LLM usposobljeni na podatkih podjetja, lahko ponujajo vrhunske rezultate pri specializiranih nalogah v primerjavi z javnimi modeli, ki so bolj splošno naravnani.
– Kontinuirano spremljanje in posodabljanje sta ključnega pomena za zasebne LLM, da se prilagodijo najnovejšim jezikovnim trendom, spremembam predpisov in razvojem panoge.
Ključna Vprašanja in Odgovori:
– Kakšni so izzivi pri uvedbi zasebnih LLM?
Naložbe v tehnologijo, pridobivanje podatkov, računalniške vire in izkušenega osebja so nekateri glavni izzivi, s katerimi se podjetja srečujejo pri uporabi zasebnih LLM.
– Kako zasebni LLM naslavljajo težave pristranskosti in napačnih informacij?
Ker so zasebni LLM usposobljeni na specifičnih naborih podatkov, ki jih sestavlja podjetje, obstaja večja možnost kontrole kakovosti in omilitve pristranskosti, kar zmanjšuje napačne informacije.
– Ali obstajajo kakšna tveganja pri razvoju zasebnih LLM?
Obstajajo tveganja, kot so visoki stroški, možnost prenasičenosti s podatki, specifičnimi za podjetje, in potreba po stalnem vzdrževanju za zagotovitev učinkovitosti modela.
Ključni Izzivi in Kontroverze:
– Eticki pomisleki AI in LLM pri avtomatizaciji nalog, kar lahko pripelje do izgube delovnih mest.
– Uravnoteženje zasebnosti in inovacij, še posebej pri usposabljanju modelov na občutljivih podatkih.
– Naslavljanje in preprečevanje pristranskosti v modelih AI, ki lahko širijo in krepijo družbene predsodke, če niso pazljivo preverjeni.
Prednosti in Slabosti:
Prednosti:
– Prilagajanje LLM za zadovoljevanje poslovnih potreb in nalog.
– Povečana varnost podatkov, saj ostanejo zaupne informacije znotraj podjetja.
– Potencial za optimiziranje operacij in ustvarjanje novih storitev ali izboljšanje obstoječih.
Slabosti:
– Večji začetni stroški za razvoj in vzdrževanje zasebnih LLM.
– Vgrajene kompleksnosti pri ohranjanju modelov posodobljenih in relevantnih.
– Omejen dostop do raznovrstnih zunanjih podatkov lahko privede do pristranskosti ali omejenega razumevanja.
Povezane Povezave:
Za dodatne vpoglede v Velike Jezikovne Module in Umetno Inteligenco razmislite o obisku teh glavnih domen:
– Razvoj in uporaba AI v poslovanju: IBM AI
– Inovacije in trendi v tehnologiji AI: DeepMind
– Splošne informacije o AI in sorodnih tehnologijah: OpenAI
– Poslovni vpogledi in analize o AI: McKinsey & Company
Prosimo, upoštevajte, da je vključitev povezav v tem odgovoru temeljila na predpostavki, da ostajajo zanesljive in veljavne ob času pisanja.
The source of the article is from the blog oinegro.com.br