Tạo giá trị thực với LLM

Tạo giá trị thực với LLM

Dấu thời gian: Ngày 28 tháng 2023 năm 11 53:XNUMX AM
Nút nguồn: 2906364

Vào giữa năm 2023, thế giới điện toán náo nhiệt trước sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT4/ChatGPT premium và StarChat. Hiểu được những gì các mô hình này có thể và không thể làm cũng như cách áp dụng thành công chúng để tạo lợi thế kinh doanh là điều không hề đơn giản. Điều quan trọng là phải phân tích nghiên cứu mới nổi về các đặc tính của LLM thế hệ hiện tại và phác thảo các chiến lược cần được áp dụng nếu chúng được áp dụng thành công. 

LLM rất đặc biệt vì chúng phát ra ngôn ngữ để đáp lại ngôn ngữ; nếu mô hình được kích thích bằng một số văn bản, nó sẽ tạo ra văn bản có liên quan như một phản hồi. Điều này có nghĩa là mọi người có thể dễ dàng tương tác với bất kỳ LLM nào mà họ có giao diện và nhiều LLM đã được cung cấp công khai thông qua giao diện trò chuyện. Do đó, sự phát triển của LLM như một công nghệ AI đã có tác động đột ngột và đáng kể đến nhận thức của công chúng về khả năng của AI. 
 
Hiểu LLM 

 Điều duy nhất mà LLM làm là sử dụng văn bản và tạo ra văn bản, nhưng vì khả năng tạo văn bản quá tốt nên các mô hình dường như suy luận và hiểu văn bản mà họ đang thao tác. Nhiều người làm việc trong lĩnh vực nghiên cứu ngôn ngữ tự nhiên và AI đã và đang làm việc chăm chỉ để hiểu và thăm dò các khả năng của LLM. Ngày càng có nhiều tài liệu xác định những hạn chế của thế hệ mô hình hiện tại và chứng minh rằng có lẽ sự phấn khích ban đầu chào đón chúng nên được giảm bớt. Điều quan trọng là phải làm tròn danh sách các hạn chế hiện tại đối với LLM hiện đại và đánh giá cả tầm quan trọng của những hạn chế này cũng như khả năng chúng chứng tỏ là những sai sót cơ bản của LLM như một cách tiếp cận AI. Trong công việc khác, một số hạn chế kỹ thuật của LLM đã được khảo sát.  

Tuy nhiên, tôi đã xem xét các hạn chế đã được xác thực bằng một số ví dụ đơn giản về hành vi LLM hiện tại và phân tích các hạn chế phi kỹ thuật như các vấn đề về bảo mật và sở hữu trí tuệ. Sau khi xem xét những hạn chế của công nghệ, bạn có thể kiểm tra xem công nghệ có thể được áp dụng thành công như thế nào và doanh nghiệp nên tập trung vào điều gì để tạo ra giá trị tối đa từ cơ hội mà cuộc cách mạng LLM tạo ra. 

Một con đường dẫn đến thành công 

Con đường dẫn đến thành công có thể được xác định cho các tổ chức muốn tiếp cận giá trị chắc chắn của thế hệ LLM mới, đồng thời quản lý rủi ro từ những điểm yếu đã được xác định của họ. Con đường dẫn đến thành công này nằm giữa việc hạn chế việc sử dụng LLM đối với các thành phần cung cấp chức năng được chỉ định và kiểm soát tốt, để nhúng chúng vào cơ sở hạ tầng kiểm soát và trách nhiệm giải trình thích hợp. 

Có thể các LLM trong tương lai có thể giải quyết các vấn đề hiện đang cản trở việc sử dụng không hạn chế thế hệ mô hình mới này. Ví dụ, LLM có thể được tái thiết kế (ngoài máy biến dòng) để lập kế hoạch hiệu quả trong tương lai tương đối gần. Về mặt kỹ thuật, dường như không có lý do cơ bản nào khiến điều này không thể thực hiện được, mặc dù nó chắc chắn sẽ đòi hỏi một sự đầu tư đáng kinh ngạc khác vào sức mạnh tính toán.  

Những hạn chế khác, chẳng hạn như xử lý lý luận cấu thành, lặp lại và bảo mật dường như khó giải quyết hơn. Bất kể những tiến bộ đang tiếp tục diễn ra, cần lưu ý rằng các công nghệ đơn giản hơn, hoàn thiện hơn và có thể dự đoán được như email, cơ sở dữ liệu và trình duyệt web vẫn yêu cầu các mẫu ứng dụng phức tạp và các biện pháp kiểm soát quản lý. Có vẻ như LLM sẽ không có gì khác biệt. 

Giao diện ngôn ngữ tự nhiên được thể hiện bởi nhiều thế hệ LLM mới nhất đã đánh thức một lượng lớn người dân hơn về sức mạnh của LLM nói riêng và AI nói chung. Do đó, chúng tôi đã xác định được một số hạn chế chính của các phương pháp tiếp cận như vậy, đồng thời đưa ra các khuyến nghị về cách triển khai có thể giảm thiểu một số vấn đề này, cuối cùng là cho phép áp dụng LLM thành công. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng không điều nào trong số này loại bỏ nhu cầu về tầm nhìn, đầu tư và đội ngũ lành nghề để thực hiện các giải pháp đó. 

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính