יצירת ערך אמיתי עם LLMs

באמצע שנת 2023, עולם המחשוב גועש בהתרגשות על הופעתם של מודלים של שפה גדולה (LLMs) כגון GPT4/ChatGPT premium ו-StarChat. ההבנה מה המודלים הללו יכולים ומה לא יכולים לעשות וכיצד ליישם אותם בהצלחה לטובת העסק אינה פשוטה. חשוב לנתח את המחקר המתפתח על המאפיינים של LLMs מהדור הנוכחי ולהתווה את האסטרטגיות שיהיה צורך לאמץ כדי ליישם אותן בהצלחה. 

לימודי תואר שני מיוחדים מכיוון שהם פולטים שפה בתגובה לשפה; אם המודל מגורה באמצעות טקסט כלשהו, ​​הוא מייצר טקסט רלוונטי כתגובה. משמעות הדבר היא שקל לכל אחד ליצור אינטראקציה עם כל LLM שיש לו ממשק אליו, ו-LLMs רבים הפכו זמינים לציבור באמצעות ממשקי צ'אט. בשל כך, לפיתוח של LLMs כטכנולוגיית AI הייתה השפעה פתאומית ומשמעותית על התפיסה הציבורית לגבי היכולות של AI. 
 
הבנת לימודי LLM 

 הדבר היחיד שמנהלי תואר שני עושים הוא לצרוך טקסט ולהפיק טקסט, אבל בגלל שיצירת הטקסט כל כך טובה, נראה שהמודלים מנמקים את הטקסט שהם מבצעים מניפולציה ומבינים אותו. אנשים רבים העובדים בשפה טבעית ובמחקר בינה מלאכותית עבדו קשה כדי להבין ולבחון את יכולות ה-LLM. ישנה ספרות הולכת וגדלה המזהה את מגבלות הדור הנוכחי של הדוגמניות ומוכיחה שאולי יש למתן את ההתרגשות הראשונית שקידמה את פניהם. חשוב לרכז את רשימת ההגבלות הנוכחית ללימודי LLM מתקדמים ולהעריך הן את המשמעות של אלה והן את הסבירות שהם יתגלו כפגמים בסיסיים של LLMs כגישה לבינה מלאכותית. בעבודה אחרת, חלק מהמגבלות הטכניות של LLMs נסקרים.  

עם זאת, הסתכלתי על מגבלות מאומתות עם כמה דוגמאות פשוטות של התנהגות LLM נוכחית וניתחתי אילוצים לא טכניים כמו בעיות אבטחה וקניין רוחני. לאחר סקירת מגבלות הטכנולוגיה, תוכל לבחון כיצד ניתן ליישם את הטכנולוגיה בהצלחה ובמה ארגונים צריכים להתמקד, כדי לייצר ערך מרבי מההזדמנות שיוצרת מהפכת ה-LLM. 

דרך להצלחה 

ניתן להגדיר דרך להצלחה עבור ארגונים המעוניינים לגשת לערך הבלתי מעורער של הדור החדש של LLMs, תוך ניהול הסיכון מהחולשות שזוהו. נתיב זה להצלחה נמצא בין הגבלת השימוש של LLMs לרכיבים המספקים פונקציונליות מוגדרת ומבוקרת היטב, להטמעתם בתשתיות מתאימות של בקרה ואחריות. 

ייתכן ש-LLMs עתידיים עשויים לפתור את הבעיות המונעות כיום את השימוש הבלתי מוגבל בדור החדש הזה של דגמים. לדוגמה, LLMs עשוי בהחלט להיות מהונדס מחדש (מעבר לשנאים הנוכחיים) כדי לתכנן ביעילות בעתיד הקרוב יחסית. מבחינה טכנית, לא נראה שיש סיבה מהותית לכך שלא ניתן לעשות זאת, אם כי זה בהחלט ידרוש עוד השקעה מדהימה בכוח המחשוב.  

מגבלות אחרות, כמו התמודדות עם חשיבה קומפוזיציונית, תוכים וביטחון נראות בלתי פתירות יותר. ללא קשר להתקדמות מתמשכת, כדאי לקחת בחשבון שטכנולוגיות הרבה יותר פשוטות, בוגרות וצפויות כמו דואר אלקטרוני, מסדי נתונים ודפדפני אינטרנט, כולן עדיין דורשות דפוסי יישומים מתוחכמים ובקרות ניהול. נראה שלא סביר שלימודי LLM יהיו שונים. 

ממשק השפה הטבעית שהפגינו רבים מהדור האחרון של LLMs העיר אוכלוסייה רחבה הרבה יותר לכוחם של LLMs בפרט, ובינה מלאכותית יותר באופן כללי. ככזה, זיהינו כמה מהמגבלות העיקריות של גישות כאלה, ובמקביל הצענו המלצות ליישומים שיכולים למתן חלק מהבעיות הללו, ובסופו של דבר לאפשר אימוץ מוצלח של LLMs. עם זאת, יש לציין שכל זה לא מסיר את הצורך בחזון, השקעה וצוות מיומן ליישום פתרונות מסוג זה. 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.finextra.com/blogposting/24963/creating-real-value-with-llms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs