Förbättrad affärsinlärningsförmåga håller på att framträda då företag söker taktisk fördel genom implementering av AI-teknologier som genererar text- och bilddata, känd som ”generativ AI”. Bland de mest intressanta möjligheterna för företag är övergången från offentliga stora språkmodeller (LLM) till anpassade, privatdrivna LLM.
Offentliga LLM:er är tränade på allmänt tillgängliga data, men företag stöter på tre huvudbekymmer när de använder dessa modeller. För det första finns det en risk för dataintrång i integriteten, eftersom data som skickas till LLM:er ofta passerar genom tredjeparts-servrar. Företag måste vara försiktiga när de använder känslig företagsinformation eller identifierbar personlig information. Dessutom, transparensen i LLM:er kan ifrågasättas, med tanke på deras ”black box”-natur där beslutsprocessen förblir oklar. Slutligen är noggrannheten i en LLM:s svar starkt beroende av kvaliteten på dess träningsdata, vilket väcker frågor om datakonsistens och potential för felaktig information eller partiskhet.
I dessa utmaningar inför vissa företag restriktioner eller till och med förbjudit deras användning. SAP:s CTO, Jürgen Müller, erkänner verktyget med LLM:er men påpekar svårigheten att effektivt tillämpa dem i affärssammanhang utan tillgång till uppdaterad, företagsspecifik information.
Företag lockas alltmer att utveckla sina privata LLM för att övervinna riskerna med offentliga modeller. Genom att kombinera dessa anpassade modeller med företagets egna data kan företag optimera svarsprecisionen och säkerställa en trygg implementering av LLM. Ett exempel på en sådan innovation kommer från PricewaterhouseCoopers (PwC), som anpassade sin skatt AI-assistent tränad på juridiska texter, fallstudier och PwC:s immateriella egendom. Genom regelbunden uppdatering av data för att återspegla förändringar i skattelagstiftningen, ger PwC:s privata LLM mer precisa, transparenta och pålitliga information inom skatteområdet jämfört med konventionella offentliga LLM:er.
Privata stora språkmodeller (Privata LLM) inom näringslivet
Uppkomsten av privata stora språkmodeller (LLM) ger med sig en rad relevanta faktorer och överväganden som inte nödvändigtvis beskrivs i den ursprungliga artikeln. Här är fakta som kompletterar ämnet:
– Att integrera privata LLM med företagets infrastruktur kräver ofta betydande investeringar i beräkningsresurser och expertis inom maskininlärning.
– För att träna privata LMM:er effektivt måste företag ha tillgång till högkvalitativa, stora och varierade dataset, vilket kan vara en utmaning, särskilt för känsliga eller nischindustrier.
– Anpassade LLM:er kan ge företag en konkurrensfördel genom att generera insikter och automatiseringar skräddarsydda för specifika marknadskrav och kundpreferenser.
– Eftersom privata LLM:er är tränade på egna data kan de erbjuda överlägsen prestanda i specialiserade uppgifter jämfört med offentliga modeller, som är mer allmänna till sin natur.
– Kontinuerlig övervakning och uppdateringar är avgörande för privata LLM:er för att anpassa sig till de senaste språktrenderna, lagändringar och branschutvecklingar.
Viktiga frågor och svar:
– Vilka utmaningar är förknippade med att implementera privata LLM:er?
Investeringar i teknologi, dataanskaffning, beräkningsresurser och kvalificerad personal är några av de huvudsakliga utmaningarna företag står inför när de antar privata LLM:er.
– Hur hanterar privata LLM:er frågor om partiskhet och felinformation?
Eftersom privata LLM:er är tränade på specifika dataset som kuraterats av företaget finns det större möjligheter till kvalitetskontroll och minskning av partiskhet, vilket minskar risken för felinformation.
– Finns det några risker med att utveckla privata LLM:er?
Det finns risker som höga kostnader, möjligheten till överanpassning till företagsspecifik data och behovet av kontinuerligt underhåll för att säkerställa att modellen förblir effektiv.
Centrala utmaningar eller kontroverser:
– De etiska implikationerna av AI och LLM:er i automatiseringen av uppgifter, vilket potentiellt kan leda till jobbavveckling.
– Balansering av integritet och innovation, särskilt när det gäller att träna modeller på känsliga data.
– Att adressera och förhindra partiskheter i AI-modeller, vilket kan sprida och förstora samhälleliga fördomar om det inte kontrolleras noggrant.
Fördelar och nackdelar:
Fördelar:
– Individualisering av LLM:er för att tillgodose företagsspecifika behov och uppgifter.
– Förbättrad datasäkerhet, eftersom proprietär information förblir internt.
– Potential att effektivisera verksamheten och skapa nya serviceerbjudanden eller förbättra befintliga.
Nackdelar:
– Större initiala kostnader vid utveckling och underhåll av privata LLM:er.
– Inbyggda komplexiteter i att hålla modellerna uppdaterade och relevanta.
– Begränsad tillgång till varierade externa data kan leda till partiskheter eller en snäv förståelseomfattning.
Relaterade länkar:
För ytterligare insikter om stora språkmodeller och artificiell intelligens, överväg att besöka dessa huvudsakliga domäner:
– Utvecklingen och användningen av AI inom näringslivet: IBM AI
– Innovationer och trender inom AI-teknologi: DeepMind
– Generell information om AI och relaterade teknologier: OpenAI
– Affärsinsikter och analys om AI: McKinsey & Company
Observera att inkluderingen av URL:er i detta svar baseras på antagandet att de förblir tillförlitliga och giltiga vid skrivandets tidpunkt.
The source of the article is from the blog papodemusica.com