Создание реальной ценности с помощью LLM

В середине 2023 года мир компьютеров гудит от волнения по поводу появления больших языковых моделей (LLM), таких как GPT4/ChatGPT premium и StarChat. Понять, что могут и чего не могут эти модели и как успешно применять их для достижения бизнес-преимуществ, непросто. Важно проанализировать новые исследования свойств LLM текущего поколения и наметить стратегии, которые необходимо будет принять для их успешного применения. 

LLM особенные, потому что они излучают язык в ответ на язык; если модель стимулируется каким-либо текстом, в качестве ответа она выдает соответствующий текст. Это означает, что любой может легко взаимодействовать с любым LLM, к которому у него есть интерфейс, и многие LLM стали общедоступными через интерфейсы чата. Из-за этого развитие LLM как технологии искусственного интеллекта оказало внезапное и значительное влияние на общественное восприятие возможностей искусственного интеллекта. 
 
Понимание LLM 

 Единственное, что делают LLM, — это потребляют текст и создают текст, но поскольку генерация текста настолько хороша, модели, похоже, рассуждают и понимают текст, которым манипулируют. Многие люди, занимающиеся исследованиями естественного языка и искусственного интеллекта, усердно работают, чтобы понять и изучить возможности LLM. Растет количество литературы, в которой выявляются ограничения нынешнего поколения моделей и демонстрируется, что, возможно, первоначальное волнение, которое их приветствовало, следует умерить. Важно подвести итоги текущего списка ограничений современных программ LLM и оценить как их значимость, так и вероятность того, что они окажутся фундаментальными недостатками LLM как подхода к ИИ. В другой работе рассматриваются некоторые технические ограничения LLM.  

Тем не менее, я рассмотрел проверенные ограничения на нескольких простых примерах текущего поведения LLM и проанализировал нетехнические ограничения, такие как проблемы безопасности и интеллектуальной собственности. Рассмотрев ограничения технологии, вы сможете затем изучить, как эту технологию можно успешно применять и на чем предприятиям следует сосредоточиться, чтобы получить максимальную отдачу от возможностей, которые создает революция LLM. 

Путь к успеху 

Путь к успеху может быть определен для организаций, желающих получить доступ к несомненной ценности нового поколения LLM, одновременно управляя рисками, связанными с выявленными ими слабостями. Этот путь к успеху лежит между ограничением использования LLM компонентами, обеспечивающими четко заданную и контролируемую функциональность, и внедрением их в соответствующие инфраструктуры контроля и подотчетности. 

Вполне возможно, что будущие LLM смогут решить проблемы, которые в настоящее время препятствуют неограниченному использованию этого нового поколения моделей. Например, LLM вполне могут быть модернизированы (помимо трансформаторов тока) для эффективного планирования в относительно ближайшем будущем. Технически, похоже, не существует фундаментальной причины, по которой это невозможно сделать, хотя это, безусловно, потребует еще одного ошеломляющего вложения в вычислительные мощности.  

Другие ограничения, такие как работа с композиционным рассуждением, повторением и безопасностью, кажутся более трудноразрешимыми. Несмотря на продолжающийся прогресс, стоит учитывать, что гораздо более простые, зрелые и предсказуемые технологии, такие как электронная почта, базы данных и веб-браузеры, по-прежнему требуют сложных шаблонов приложений и средств управления. Маловероятно, что с LLM будет по-другому. 

Интерфейс на естественном языке, продемонстрированный многими из LLM последнего поколения, пробудил гораздо более широкое население к возможностям LLM в частности и искусственного интеллекта в целом. Таким образом, мы определили некоторые из основных ограничений таких подходов и в то же время дали рекомендации по реализации, которые могут смягчить некоторые из этих проблем, что в конечном итоге позволит успешно внедрить LLM. Однако следует отметить, что ничто из этого не устраняет необходимость в видении, инвестициях и квалифицированной команде для реализации таких решений. 

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.finextra.com/blogposting/24963/creating-real-value-with-llms?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs