Stratégie a techniky implementácie LLM v podnikateľskom prostredí
Rýchly vývoj umelej inteligencie priniesol množstvo aplikácií, ktoré naďalej redefinujú hranice možností. Integrita výstupu umelej inteligencie je však priamo spojená s kvalitou vstupných údajov. Keďže väčšina podnikových údajov sa nachádza v rámci podnikov a nie je verejne dostupná, potenciál aplikácie veľkých jazykových modelov (LLM) na tieto údaje otvára nové obzory.
- Reštart dátovej stratégie:
Organizácie stoja pred kľúčovým rozhodnutím, ako využiť LLM. Môžu si vytvoriť vlastný LLM, doladiť existujúci univerzálny LLM so súkromnými údajmi alebo jednoducho použiť API univerzálneho LLM. Každá voľba si vyžaduje odlišné odborné znalosti a zdroje. Napríklad školenie vlastného LLM, ako je GPT-4, si vyžaduje hlboké znalosti AI a rozsiahlu infraštruktúru. Na druhej strane, používanie vstupných modelov pre univerzálne LLM je prístupnejšie pre organizácie s obmedzenými možnosťami v oblasti IT. - Trvalé údaje pre LLM:
Ďalším krokom v dátovej stratégii je určenie vhodnej technológie na uľahčenie úloh AI. Zameriavame sa tu na správu a vyhľadávanie vstupných údajov modelu a jeho vektorových vložení. Existujú dve základné možnosti: krátkodobá pamäť pre LLM využívajúce API a dlhodobá pamäť na uchovávanie vstupov modelu. Pri vkladaní a vektorizácii pomáhajú rôzne knižnice s otvoreným zdrojovým kódom, ako napríklad FAISS. Okrem toho sú natívne vektorové databázy špeciálne navrhnuté na prácu s vektormi a mnohé databázy v súčasnosti obsahujú podporu pre vektorové operácie. - Hodnotový reťazec na používanie LLM na súkromné údaje:
LLM môžu výrazne zlepšiť používateľský zážitok tým, že umožňujú vyhľadávanie v prirodzenom jazyku a vykonávajú pokročilé úlohy, ako je sumarizácia dokumentov a odporúčanie. Ak napríklad vyhľadávanie produktov na webovej lokalite predajcu neprinesie žiadne výsledky, LLM môže navrhnúť podobné produkty pomocou vektorového vyhľadávania. Aby to bolo možné, údaje sa musia pripraviť na vektorové vyhľadávanie, potom nasleduje samotné vektorové vyhľadávanie a nakoniec využitie LLM na úlohy, ako sú odporúčania.
Pôvodný autor a zdroj: Napísal Sanjeev Mohan a publikoval v časopise Medium.
Odmietnutie zodpovednosti: Zhrnutie napísal ChatGPT.
