Todellisen arvon luominen LLM:ien kanssa

Vuoden 2023 puolivälissä tietojenkäsittelymaailma on täynnä jännitystä suurten kielimallien, kuten GPT4/ChatGPT premiumin ja StarChatin, ilmaantumisesta. Ei ole yksinkertaista ymmärtää, mitä näillä malleilla voidaan tehdä ja mitä ei ja miten niitä voidaan menestyksekkäästi soveltaa liiketoimintaedun saamiseksi. On tärkeää analysoida nousevaa tutkimusta nykyisen sukupolven LLM:ien ominaisuuksista ja hahmotella strategioita, jotka on otettava käyttöön, jos niitä halutaan soveltaa menestyksekkäästi. 

LLM:t ovat erityisiä, koska ne lähettävät kieltä vastauksena kieleen; jos mallia stimuloidaan jollain tekstillä, se tuottaa vastaavaa tekstiä vastauksena. Tämä tarkoittaa, että kenen tahansa on helppo olla vuorovaikutuksessa minkä tahansa LLM:n kanssa, johon heillä on käyttöliittymä, ja monet LLM:t on asetettu julkisesti saataville chat-rajapintojen kautta. Tämän vuoksi LLM:ien kehittymisellä tekoälyteknologiana on ollut äkillinen ja merkittävä vaikutus yleisön käsitykseen tekoälyn kyvyistä. 
 
LLM:ien ymmärtäminen 

 Ainoa asia, mitä LLM:t tekevät, kuluttavat tekstiä ja tuottavat tekstiä, mutta koska tekstin luominen on niin hyvää, mallit näyttävät ajattelevan ja ymmärtävän käsittelemäänsä tekstiä. Monet luonnollisen kielen ja tekoälytutkimuksen parissa työskentelevät ihmiset ovat tehneet lujasti töitä ymmärtääkseen ja tutkiakseen LLM-kykyjä. On olemassa kasvavaa kirjallisuutta, joka tunnistaa nykyisen mallisukupolven rajoitukset ja osoittaa, että ehkä niitä alun perin alkanutta innostusta pitäisi hillitä. On tärkeää täydentää nykyistä rajoitusten luetteloa uusimpien LLM-yritysten osalta ja arvioida sekä niiden merkitystä että todennäköisyyttä, että ne osoittautuvat LLM:n perustavanlaatuisiksi puutteiksi tekoälyn lähestymistavana. Muissa töissä tarkastellaan joitain LLM:n teknisiä rajoituksia.  

Olen kuitenkin tarkastellut validoituja rajoituksia muutamilla yksinkertaisilla esimerkeillä nykyisestä LLM-käyttäytymisestä ja analysoinut ei-teknisiä rajoituksia, kuten turvallisuus- ja immateriaalioikeuksia. Tarkasteltuasi teknologian rajoituksia voit sitten tutkia, kuinka tekniikkaa voidaan soveltaa menestyksekkäästi ja mihin yritysten tulisi keskittyä, jotta LLM-vallankumouksen luomasta mahdollisuudesta saadaan mahdollisimman paljon lisäarvoa. 

Tie menestykseen 

Menestyksen polku voidaan määrittää organisaatioille, jotka haluavat päästä käsiksi uuden sukupolven LLM:ien kiistattomaan arvoon ja samalla hallita havaittujen heikkouksiensa aiheuttamaa riskiä. Tämä tie menestykseen on siinä, että LLM:ien käyttö rajoitetaan komponentteihin, jotka tarjoavat hyvin määriteltyjä ja kontrolloituja toimintoja, jotta ne upotetaan asianmukaisiin valvonta- ja vastuuinfrastruktuureihin. 

On mahdollista, että tulevat LLM:t voivat ratkaista ongelmat, jotka tällä hetkellä estävät tämän uuden sukupolven mallien rajoittamattoman käytön. Esimerkiksi LLM:t voidaan hyvin suunnitella uudelleen (virtamuuntajien lisäksi) suunnittelemaan tehokkaasti suhteellisen lähitulevaisuudessa. Teknisesti ei näytä olevan perustavaa laatua olevaa syytä, miksi tämä ei olisi mahdollista, vaikka se varmasti vaatii toisen hämmästyttävän investointien laskentatehoon.  

Muut rajoitukset, kuten sommitteluperustelun käsitteleminen, papukaija ja turvallisuus näyttävät vaikeammilta. Jatkuvasta kehityksestä huolimatta on syytä ottaa huomioon, että paljon yksinkertaisemmat, kehittyneemmät ja ennustettavat tekniikat, kuten sähköposti, tietokannat ja verkkoselaimet, edellyttävät edelleen kehittyneitä sovellusmalleja ja hallintaa. Vaikuttaa epätodennäköiseltä, että LLM:t osoittautuvat millään tavalla erilaisiksi. 

Monien uusimman sukupolven LLM:ien osoittama luonnollisen kielen käyttöliittymä on herättänyt paljon laajemman väestön erityisesti LLM:ien ja yleisemmin tekoälyn voimaan. Sellaisenaan olemme tunnistaneet joitakin tällaisten lähestymistapojen tärkeimmistä rajoituksista ja samalla antaneet suosituksia toteutuksille, jotka voivat lieventää joitain näistä ongelmista ja mahdollistaa lopulta LLM:ien onnistuneen käyttöönoton. On kuitenkin huomioitava, että mikään näistä ei poista näkemyksen, investointien ja ammattitaitoisen tiimin tarvetta tällaisten ratkaisujen toteuttamiseen. 

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.finextra.com/blogposting/24963/creating-real-value-with-llms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs