Crearea de valoare reală cu LLMs

La mijlocul anului 2023, lumea calculatoarelor este plină de entuziasm în legătură cu apariția modelelor de limbă mari (LLM) precum GPT4/ChatGPT premium și StarChat. Înțelegerea a ceea ce aceste modele pot și nu pot face și cum să le aplici cu succes pentru avantajul afacerii nu este simplă. Este important să analizăm cercetările emergente privind proprietățile LLM-urilor din generația actuală și să subliniem strategiile care vor trebui adoptate dacă vor fi aplicate cu succes. 

LLM-urile sunt speciale deoarece emit limbaj ca răspuns la limbaj; dacă modelul este stimulat cu ceva text, el produce text relevant ca răspuns. Aceasta înseamnă că este ușor pentru oricine să interacționeze cu orice LLM cu care are o interfață, iar multe LLM-uri au fost puse la dispoziție public prin interfețe de chat. Din această cauză, dezvoltarea LLM-urilor ca tehnologie AI a avut un impact brusc și semnificativ asupra percepției publice asupra capacităților AI. 
 
Înțelegerea LLM-urilor 

 Singurul lucru pe care îl fac LLM-urile este să consume text și să producă text, dar pentru că generarea de text este atât de bună, modelele par să raționeze și să înțeleagă textul pe care îl manipulează. Mulți oameni care lucrează în limbajul natural și cercetarea AI au muncit din greu pentru a înțelege și a testa capabilitățile LLM. Există o literatură în creștere care identifică limitările generației actuale de modele și demonstrează că, probabil, entuziasmul inițial care le-a întâmpinat ar trebui temperat. Este important să rotunjim lista actuală de limitări ale LLM-urilor de ultimă generație și să evaluăm atât semnificația acestora, cât și probabilitatea ca acestea să se dovedească a fi defecte fundamentale ale LLM-urilor ca abordare a IA. În alte lucrări, sunt analizate unele dintre limitările tehnice ale LLM-urilor.  

Cu toate acestea, m-am uitat la limitările validate cu câteva exemple simple de comportament LLM actual și am analizat constrângeri non-tehnice, cum ar fi problemele de securitate și proprietate intelectuală. După ce ați analizat limitările tehnologiei, puteți examina apoi modul în care tehnologia poate fi aplicată cu succes și pe ce ar trebui să se concentreze întreprinderile, pentru a genera valoare maximă din oportunitatea pe care o creează revoluția LLM. 

O cale spre succes 

O cale către succes poate fi definită pentru organizațiile care doresc să acceseze valoarea incontestabilă a noii generații de LLM-uri, gestionând în același timp riscul din punctele slabe identificate. Această cale către succes constă între constrângerea utilizării LLM-urilor la componente care oferă funcționalități bine specificate și controlate, pentru a le încorpora în infrastructurile adecvate de control și responsabilitate. 

Este posibil ca viitoarele LLM să rezolve problemele care împiedică în prezent utilizarea neconstrânsă a acestei noi generații de modele. De exemplu, LLM-urile pot fi reproiectate (dincolo de transformatoarele de curent) pentru a planifica eficient în viitorul relativ apropiat. Din punct de vedere tehnic, nu pare să existe un motiv fundamental pentru care acest lucru nu se poate face, deși cu siguranță va necesita o altă investiție uimitoare în puterea de calcul.  

Alte limitări, cum ar fi abordarea raționamentului compozițional, papagalizarea și securitatea par mai insolubile. Indiferent de progresele continue, merită luat în considerare faptul că tehnologiile mult mai simple, mature și previzibile, cum ar fi e-mailul, bazele de date și browserele web, necesită încă modele de aplicații sofisticate și controale de management. Pare puțin probabil că LLM-urile se vor dovedi a fi diferite. 

Interfața în limbaj natural demonstrată de multe dintre cele mai recente generații de LLM-uri a trezit o populație mult mai largă la puterea LLM-urilor în special și a AI în general. Ca atare, am identificat unele dintre principalele limitări ale unor astfel de abordări și, în același timp, am făcut recomandări pentru implementări care pot atenua unele dintre aceste probleme, permițând în cele din urmă adoptarea cu succes a LLM-urilor. Cu toate acestea, trebuie remarcat că nimic din toate acestea înlătură nevoia de viziune, investiții și o echipă calificată pentru a implementa astfel de soluții. 

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.finextra.com/blogposting/24963/creating-real-value-with-llms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs