Valódi értékteremtés az LLM-ekkel

2023 közepén a számítástechnika világát nyüzsög az izgalom a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), például a GPT4/ChatGPT prémium és a StarChat megjelenése miatt. Nem egyszerű megérteni, hogy ezek a modellek mire képesek és mit nem, és hogyan lehet őket sikeresen alkalmazni üzleti előnyök érdekében. Fontos elemezni a kialakulóban lévő kutatásokat a jelenlegi generációs LLM-ek tulajdonságairól, és felvázolni azokat a stratégiákat, amelyeket a sikeres alkalmazásuk érdekében el kell fogadni. 

Az LLM-ek különlegesek, mert nyelvet bocsátanak ki válaszként a nyelvre; ha a modellt valamilyen szöveggel stimulálják, akkor válaszként releváns szöveget állít elő. Ez azt jelenti, hogy bárki könnyen kapcsolatba léphet bármely olyan LLM-mel, amelyhez interfésszel rendelkezik, és sok LLM nyilvánosan elérhetővé vált a chat felületeken keresztül. Emiatt az LLM-ek, mint mesterséges intelligencia-technológia fejlesztése hirtelen és jelentős hatással volt az AI képességeiről alkotott közvéleményre. 
 
Az LLM-ek megértése 

 Az LLM-ek csak szöveget fogyasztanak és szöveget állítanak elő, de mivel a szöveggenerálás olyan jó, a modellek úgy tűnik, érvelnek és megértik az általuk manipulált szöveget. Sok természetes nyelv és mesterséges intelligencia kutatással foglalkozó ember keményen dolgozik az LLM képességeinek megértése és vizsgálata érdekében. Egyre több az irodalom, amely azonosítja a modellek jelenlegi generációjának korlátait, és bebizonyítja, hogy az őket fogadó kezdeti izgalmat talán mérsékelni kellene. Fontos, hogy összesítsük a legmodernebb LLM-ekre vonatkozó korlátozások jelenlegi listáját, és értékeljük mind ezek jelentőségét, mind annak valószínűségét, hogy az LLM-ek alapvető hibáinak bizonyulnak a mesterséges intelligencia megközelítésében. Más munkákban az LLM-ek néhány technikai korlátját vizsgálják.  

Mindazonáltal megvizsgáltam az érvényesített korlátozásokat a jelenlegi LLM-viselkedés néhány egyszerű példájával, és elemeztem a nem technikai korlátokat, például a biztonsági és a szellemi tulajdonnal kapcsolatos problémákat. A technológia korlátainak áttekintése után megvizsgálhatja, hogyan lehet sikeresen alkalmazni a technológiát, és mire kell összpontosítaniuk a vállalkozásoknak, hogy az LLM forradalma által teremtett lehetőségből maximális értéket teremtsenek. 

Út a sikerhez 

Meghatározható a sikerhez vezető út azon szervezetek számára, amelyek hozzá akarnak férni az LLM-ek új generációjának kétségtelen értékéhez, miközben kezelik a felismert gyengeségeikből adódó kockázatot. A sikerhez vezető út aközött van, hogy az LLM-eket jól meghatározott és ellenőrzött funkcionalitást biztosító komponensekre korlátozzák, és beágyazzák azokat a megfelelő irányítási és elszámoltathatósági infrastruktúrákba. 

Lehetséges, hogy a jövőbeli LLM-ek megoldhatják azokat a problémákat, amelyek jelenleg megakadályozzák az új generációs modellek korlátlan használatát. Például az LLM-eket át lehet alakítani (az áramváltókon túl), hogy a viszonylag közeli jövőben hatékonyan tervezzenek. Technikailag úgy tűnik, nincs alapvető oka annak, hogy ezt ne lehetne megtenni, bár ez minden bizonnyal újabb elképesztő befektetést igényel a számítási teljesítmény terén.  

Más korlátok, mint például a kompozíciós érvelés, a papagáj és a biztonság, megoldhatatlanabbnak tűnnek. A folyamatos fejlődéstől függetlenül érdemes figyelembe venni, hogy a sokkal egyszerűbb, kiforrott és kiszámítható technológiák, mint például az e-mail, az adatbázisok és a webböngészők, továbbra is kifinomult alkalmazási mintákat és felügyeleti vezérlőket igényelnek. Valószínűtlennek tűnik, hogy az LLM-ek másmilyenek lesznek. 

Az LLM-ek legújabb generációja által bemutatott természetes nyelvi interfész sokkal szélesebb lakosságot ébresztett fel az LLM-ek és általában az AI erejére. Ennek megfelelően azonosítottuk az ilyen megközelítések néhány fő korlátját, és ezzel egyidejűleg ajánlásokat tettünk azokra a megvalósításokra, amelyek enyhíthetik ezeket a problémákat, végső soron lehetővé téve az LLM-ek sikeres elfogadását. Meg kell azonban jegyezni, hogy mindez nem szünteti meg az elképzelések, a befektetések és a képzett csapat szükségességét az ilyen megoldások megvalósításához. 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/24963/creating-real-value-with-llms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs