Tõelise väärtuse loomine LLM-idega

2023. aasta keskel kihab andmetöötlusmaailm suurte keelemudelite (LLM) (nt GPT4/ChatGPT premium ja StarChat) ilmumisest. Ei ole lihtne aru saada, mida need mudelid teha saavad ja mida mitte ning kuidas neid edukalt ärikasu saamiseks rakendada. Oluline on analüüsida esilekerkivaid uuringuid praeguse põlvkonna LLM-ide omaduste kohta ja visandada strateegiad, mis tuleb nende edukaks rakendamiseks vastu võtta. 

LLM-id on erilised, kuna nad kiirgavad keelt vastusena keelele; kui mudelit mõne tekstiga stimuleerida, toodab see vastuseks vastava teksti. See tähendab, et kõigil on lihtne suhelda mis tahes LLM-iga, millega neil on liides, ja paljud LLM-id on tehtud vestlusliideste kaudu avalikult kättesaadavaks. Seetõttu on LLM-ide kui AI-tehnoloogia areng avaldanud äkilist ja märkimisväärset mõju avalikkuse arusaamale tehisintellekti võimalustest. 
 
LLM-ide mõistmine 

 Ainus, mida LLM-id teevad, tarbivad teksti ja toodavad teksti, kuid kuna teksti genereerimine on nii hea, näivad mudelid arutlevat ja mõistavat teksti, millega nad manipuleerivad. Paljud loomuliku keele ja tehisintellekti uurimisega töötavad inimesed on LLM-i võimaluste mõistmiseks ja uurimiseks kõvasti tööd teinud. Üha rohkem on kirjandust, mis tuvastab praeguse mudeli põlvkonna piirangud ja näitab, et võib-olla tuleks neid tervitanud esialgne põnevus leevendada. Oluline on koostada tipptasemel LLM-ide praegune piirangute loend ja hinnata nii nende olulisust kui ka tõenäosust, et need osutuvad tehisintellekti käsitluses LLM-ide põhilisteks puudusteks. Teistes töödes vaadeldakse mõningaid LLM-ide tehnilisi piiranguid.  

Siiski olen vaadanud kinnitatud piiranguid mõne lihtsa näitega praegusest LLM-i käitumisest ja analüüsinud mittetehnilisi piiranguid, nagu turvalisuse ja intellektuaalomandiga seotud probleemid. Olles üle vaadanud tehnoloogia piirangud, saate seejärel uurida, kuidas saab tehnoloogiat edukalt rakendada ja millele ettevõtted peaksid keskenduma, et luua maksimaalset väärtust LLM-revolutsiooni loodud võimalusest. 

Tee eduni 

Edu saavutamise tee saab määratleda organisatsioonide jaoks, kes soovivad pääseda juurde uue põlvkonna LLM-ide vaieldamatule väärtusele, hallates samal ajal tuvastatud nõrkustest tulenevaid riske. See edutee seisneb LLM-ide kasutamise piiramises komponentidega, mis pakuvad hästi määratletud ja kontrollitud funktsioone, et kinnistada need sobivasse kontrolli ja vastutuse infrastruktuuri. 

Võimalik, et tulevased LLM-id võivad lahendada probleemid, mis praegu takistavad selle uue põlvkonna mudelite piiramatut kasutamist. Näiteks võib LLM-e suhteliselt lähitulevikus tõhusaks planeerimiseks ümber kujundada (peale voolutrafode). Tehniliselt ei tundu olevat põhimõttelist põhjust, miks seda teha ei saa, kuigi see nõuab kindlasti veel üht hämmastavat investeeringut arvutusvõimsusse.  

Muud piirangud, nagu kompositsiooniliste arutlustega tegelemine, papagoi ja turvalisus, tunduvad keerulisemad. Hoolimata jätkuvatest edusammudest tasub arvestada, et palju lihtsamad, küpsemad ja etteaimatavad tehnoloogiad, nagu e-post, andmebaasid ja veebibrauserid, nõuavad endiselt keerukaid rakendusmustreid ja juhtimisseadmeid. Tundub ebatõenäoline, et LLM-id on teistsugused. 

Loomuliku keele liides, mida demonstreerivad paljud uusima põlvkonna LLM-id, on äratanud palju laiemat elanikkonda eelkõige LLM-ide ja üldisemalt tehisintellekti võimule. Seetõttu oleme tuvastanud mõned selliste lähenemisviiside peamised piirangud ja andnud samal ajal soovitusi rakenduste kohta, mis võivad mõnda neist probleemidest leevendada, võimaldades lõpuks LLM-ide edukat kasutuselevõttu. Siiski tuleb märkida, et ükski neist ei eemalda vajadust visiooni, investeeringute ja oskusliku meeskonna järele selliste lahenduste elluviimiseks. 

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.finextra.com/blogposting/24963/creating-real-value-with-llms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs