Створення реальної цінності з LLM

Створення реальної цінності з LLM

Мітка часу: 28 вересня 2023 р., 11:53
Вихідний вузол: 2906364

У середині 2023 року світ комп’ютерів вирує від хвилювання через появу великих мовних моделей (LLM), таких як GPT4/ChatGPT premium і StarChat. Зрозуміти, що ці моделі можуть, а що ні, і як успішно застосувати їх для досягнення бізнес-вигоди непросто. Важливо проаналізувати нові дослідження щодо властивостей LLM поточного покоління та окреслити стратегії, які необхідно буде прийняти, якщо ми хочемо їх успішно застосувати. 

LLM є особливими, оскільки вони видають мову у відповідь на мову; якщо модель стимулюється деяким текстом, вона створює відповідний текст як відповідь. Це означає, що кожному легко взаємодіяти з будь-яким LLM, до якого він має інтерфейс, і багато LLM були загальнодоступними через інтерфейси чату. Через це розвиток LLMs як технології AI мав раптовий і значний вплив на сприйняття громадськістю можливостей AI. 
 
Розуміння LLM 

 Єдине, що роблять LLM, це споживають текст і створюють текст, але оскільки генерація тексту така хороша, моделі, здається, розмірковують і розуміють текст, яким вони маніпулюють. Багато людей, які працюють над вивченням природної мови та штучного інтелекту, наполегливо працювали, щоб зрозуміти та дослідити можливості LLM. Існує все більше літератури, яка визначає обмеження нинішнього покоління моделей і демонструє, що, можливо, початкове хвилювання, яке їх зустріло, слід пом’якшити. Важливо завершити поточний перелік обмежень для найсучасніших LLM і оцінити їх значення та ймовірність того, що вони виявляться фундаментальними недоліками LLM як підходу до ШІ. В іншій роботі розглядаються деякі технічні обмеження LLM.  

Проте я розглянув підтверджені обмеження з кількома простими прикладами поточної поведінки LLM і проаналізував нетехнічні обмеження, такі як питання безпеки та інтелектуальної власності. Ознайомившись із обмеженнями технології, ви зможете дослідити, як цю технологію можна успішно застосувати та на чому слід зосередитися підприємствам, щоб отримати максимальну користь від можливостей, які створює революція LLM. 

Шлях до успіху 

Шлях до успіху можна визначити для організацій, які бажають отримати доступ до безсумнівної цінності нового покоління магістерських програм LLM, водночас керуючи ризиками, пов’язаними з виявленими недоліками. Цей шлях до успіху лежить між обмеженням використання LLM компонентами, що забезпечують чітко визначені та контрольовані функції, до вбудовування їх у відповідні інфраструктури контролю та підзвітності. 

Цілком можливо, що майбутні LLM можуть вирішити проблеми, які зараз перешкоджають необмеженому використанню цього нового покоління моделей. Наприклад, LLM цілком можуть бути перероблені (крім трансформаторів струму) для ефективного планування у відносно найближчому майбутньому. Технічно, здається, немає фундаментальної причини, чому це неможливо зробити, хоча це, безсумнівно, вимагатиме ще одного дивовижного інвестування в обчислювальну потужність.  

Інші обмеження, такі як робота з композиційним міркуванням, повторення та безпека, здаються більш складними. Незважаючи на постійний прогрес, варто враховувати, що набагато простіші, зрілі та передбачувані технології, такі як електронна пошта, бази даних і веб-браузери, все ще вимагають складних шаблонів додатків і засобів керування. Здається малоймовірним, що LLM виявляться іншими. 

Інтерфейс на природній мові, продемонстрований багатьма LLM останнього покоління, пробудив значно ширше населення до думки про потужність LLM зокрема та ШІ загалом. Таким чином, ми визначили деякі з основних обмежень таких підходів і в той же час дали рекомендації щодо реалізацій, які можуть пом’якшити деякі з цих проблем, що зрештою забезпечить успішне впровадження LLM. Однак слід зазначити, що все це не скасовує потреби в баченні, інвестиціях і кваліфікованій команді для реалізації таких рішень. 

Часова мітка:

Більше від Фінтекстра