Co firmy powinny wiedzieć o modelach wielkojęzykowych (LLM)

Od kształtowania historii, przez upraszczanie złożonych artykułów, po angażowanie się w rozmowy, które sprawiają wrażenie prawdziwie ludzkich, duże modele językowe (LLM) napędzają nową erę sztucznej inteligencji.

W tym artykule dzielimy się naszym dziesięcioletnim doświadczeniem jako firma zajmująca się tworzeniem oprogramowania AI i zagłębiamy się w świat LLM, odkrywając ich wnętrzności i badając, w jaki sposób zmieniają one przyszłość sztucznej inteligencji.

Zacznijmy od podstaw: czym są modele dużych języków?

Model dużego języka to algorytm przeszkolony do rozpoznawania, podsumowywania, tłumaczenia, przewidywania i generowania dowolnej formy tekstu.

Czym LLM różnią się od tradycyjnych modeli językowych?

Duże modele językowe wchodzą w zakres algorytmów głębokiego uczenia się, znanych jako transformatorowe sieci neuronowe . To właśnie architektura transformatorowa pomogła przekroczyć ograniczenia tradycyjnych modeli językowych, które istniały od lat.

Tradycyjne modele językowe działały w sposób sekwencyjny, przetwarzając jedno słowo (lub znak) na raz i dostarczając wynik po zużyciu całego tekstu wejściowego. Chociaż modele te były całkiem funkcjonalne, miały zauważalną wadę: „zapominały” o początku sekwencji, zanim dotarły do ​​końca.

Wszystko zmieniło się w 2014 roku, kiedy po raz pierwszy wprowadzono mechanizm uwagi, który później został spopularyzowany przez Google. Mechanizm uwagi umożliwił zmianę paradygmatu z przetwarzania sekwencyjnego, umożliwiając modelowi transformatora jednoczesne postrzeganie całej sekwencji.

To zrewolucjonizowało rozumienie kontekstu przez maszyny. Uwzględniając jednocześnie całość danych wejściowych, model transformatora zyskuje zdolność rozumienia niuansów i złożonych relacji między słowami w tekście.

Jak LLM działają pod maską?

Duże modele językowe uczą się na podstawie danych.

Zbiory danych wykorzystywane do szkolenia LLM są ogromne. Na przykład uważa się, że dobrze znany i lubiany GPT4 OpenAI został wytrenowany na około 13 bilionach tokenów (pomyśl: podstawowe jednostki tekstu, które może przetworzyć model).

Model stopniowo uczy się słów, stojących za nimi pojęć i relacji między nimi. Gdy model nauczy się wystarczająco dużo, może przenieść swoją „wiedzę” do rozwiązywania bardziej złożonych problemów, takich jak przewidywanie i generowanie tekstu.

Jest to możliwe dzięki dwuelementowej architekturze transformatora składającej się z kodera i dekodera:

Na obrazku „przesunięty w prawo” oznacza, że ​​podczas generowania każdego tokenu w sekwencji wyjściowej model traktuje wcześniej wygenerowane tokeny (które są „umieszczone” po lewej stronie) jako kontekst. Zatem model „patrzy wstecz” na tokeny, które już wygenerował, aby określić następny token w sekwencji. Źródło obrazu: ITRex

Po wprowadzeniu tekstu wejściowego do modelu jest on konwertowany na tokeny, które mogą stanowić części słów, całe słowa, części zdań lub pełne zdania. Tokeny są następnie konwertowane na reprezentacje w przestrzeni wektorowej, które zachowują początkowe znaczenie tokenu.

Koder strukturyzuje te reprezentacje, wybierając ważne szczegóły i tworząc na ich podstawie wektor kontekstu. Zatem wektor kontekstu zawiera istotę całego tekstu wejściowego.

Na podstawie początkowego wyniku i wektora kontekstu dekoder generuje spójny sygnał wyjściowy, na przykład wybierając najbardziej odpowiednie słowo do zakończenia zdania. Powtarzając ten proces, model transformatora może wygenerować całe przejście słowo po słowie.

Ze względu na ten rozległy proces szkoleniowy, LLM nie ograniczają się do wykonywania żadnego konkretnego zadania i mogą służyć wielu przypadkom użycia. Tego typu modele nazywane są także modelami podstawowymi. Można jednak dostroić modele podstawowe, aby wykonywały wąskie zadania, dostarczając im małych fragmentów danych, na których mogą się skupić.

Jak modele wielkojęzykowe wykorzystywane są w biznesie?

Duże modele językowe okazują się cennymi zasobami w różnych sektorach. Oto tylko kilka przypadków użycia, które dadzą Ci wyobrażenie o możliwościach LLM.

1. Chatboty i wirtualni asystenci

LLM napędzają ewolucję obsługi klienta i zaangażowania. Chatboty i wirtualni asystenci obsługiwani przez LLM mogą obsługiwać złożone zapytania, dostarczać spersonalizowane rekomendacje i angażować się w ludzkie rozmowy, poprawiając doświadczenia użytkowników i efektywność operacyjną.

Firmy energetyczne, takie jak Essent, borykają się ze stałym napływem wymagań w zakresie obsługi klienta. Jeroen Roes, główny menedżer programu konwersacyjnej sztucznej inteligencji w Esse nt, twierdzi, że firma od dziesięcioleci opiera się na telefonii jako głównym narzędziu obsługi klienta. Jednakże w obliczu nasilającej się konkurencji i wzrostu liczby żądań obsługi klientów firma Essent dostrzegła potrzebę ponownego opracowania swojej działalności, aby utrzymać przewagę konkurencyjną.

Firma dostrzegła szansę w chatbotach opartych na LLM. Wykorzystując tę ​​innowacyjną technologię, firmie Essent udało się sprostać rosnącym potrzebom klientów w zakresie obsługi.

2. Analiza nastrojów, badania rynku i przewidywanie trendów

Firmy wykorzystują LLM do analizy nastrojów, aby ocenić opinię publiczną, śledzić postrzeganie marki i przewidywać trendy rynkowe. Analizując ogromne zbiory danych, LLM pomagają firmom podejmować świadome decyzje, optymalizować strategie marketingowe i wyprzedzać konkurencję.

Na przykład Sprinklr, platforma do zarządzania mediami społecznościowymi i angażowania klientów, wykorzystuje duże modele językowe do analizy nastrojów. Pomaga to firmom w monitorowaniu i angażowaniu się w dyskusje związane z ich marką lub produktem w mediach społecznościowych. Platforma Sprinklr analizuje dane z mediów społecznościowych, aby zidentyfikować wzorce nastrojów i zapewnić cenny wgląd w zachowania i preferencje klientów.

3. Generowanie treści

LLM zmieniają stare podejście do pisania treści. Mogą generować wysokiej jakości artykuły, raporty i opisy produktów. Treści generowane przez LLM można dostosować do konkretnych głosów marki, zapewniając spójność i autentyczność. Oto kilka godnych uwagi LLM wykorzystywanych do generowania treści w różnych sektorach:

• GPT-3, 4: Modele te przodują w generowaniu dialogów przypominających ludzkie, copywritingu, tłumaczeniach i wielu innych zadaniach związanych z językiem
• LaMDA: LaMDA firmy Google została zaprojektowana z myślą o angażujących rozmowach i generowaniu tekstu, oferując cenne zastosowania w interakcjach międzyludzkich
• Megatron-Turing NLG: Wszechstronny model językowy, Megatron-Turing NLG jest używany do szerokiego zakresu zadań tekstowych i jest szczególnie znany z silnej obsługi wielu języków
• DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney: Te modele są ekspertami w generowaniu obrazów na podstawie opisów tekstowych, otwierając nowe możliwości w generowaniu kreatywnych treści

4. Spersonalizowane rekomendacje

Platformy handlu elektronicznego i usługi przesyłania strumieniowego wykorzystują LLM do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych rekomendacji. Modele te analizują zachowania i preferencje użytkowników, aby dobrać treści, produkty i usługi dostosowane do indywidualnych gustów, zwiększając satysfakcję i utrzymanie klientów.

Na przykład Instacart, firma zajmująca się dostawą artykułów spożywczych, wykorzystuje LLM do odpowiadania na zapytania żywieniowe i oferowania spersonalizowanych rekomendacji produktów.

Przyjęcie LLM dla biznesu: czynniki do rozważenia

Włączenie dużych modeli językowych do swojej działalności biznesowej to strategiczne posunięcie, które może przynieść znaczne korzyści. Jednak niezwykle ważne jest, aby przeprowadzić tę transformację w sposób przemyślany i skrupulatny. Tutaj zagłębiamy się w podstawowe czynniki, które należy wziąć pod uwagę przy wdrażaniu LLM dla swojego przedsiębiorstwa.

1. Dostępna infrastruktura i zasoby

Firmy LLM są głodne mocy obliczeniowej, dlatego wymagają solidnej infrastruktury. Zanim zaczniesz działać, oceń swoją obecną infrastrukturę IT i ustal, czy może ona sprostać znacznym wymaganiom obliczeniowym szkół LLM lub czy konieczna jest aktualizacja lub rozbudowa.

Należy również pamiętać, że LLM mogą wymagać dużych zasobów. W miarę rozwoju Twojej firmy i zwiększania się Twojej zależności od LLM, skalowalność staje się kluczowa. Upewnij się, że Twoja infrastruktura jest nie tylko dostosowana do bieżących potrzeb, ale może również dostosować się do przyszłych. Skalowalność może obejmować dodanie wydajniejszych serwerów, wykorzystanie rozwiązań opartych na chmurze lub kombinację obu.

2. Wybierz, czy chcesz korzystać z oprogramowania typu open source, czy niestandardowego

Istnieją dwa typowe sposoby wdrażania LLM: dostrojenie modelu open source lub wytrenowanie modelu niestandardowego. Twój wybór powinien być zgodny z Twoimi celami biznesowymi.

Modele typu open source, takie jak GPT-3,5, oferują opłacalny punkt wyjścia do eksperymentowania z aplikacjami opartymi na sztucznej inteligencji. Są wstępnie przeszkoleni w oparciu o obszerne zbiory danych i mogą wykonywać szeroki zakres zadań związanych z językiem. Mogą jednak nie być dostosowane do Twoich konkretnych potrzeb, co wymaga dopracowania.

Jeśli potrzebujesz przewagi konkurencyjnej i większej elastyczności, najlepszym wyborem będą modele niestandardowe. Oferują elastyczność we wdrażaniu, umożliwiając dostosowanie struktury, konfiguracji i rozmiaru modelu do konkretnych wymagań i celów. Na przykład, jeśli prowadzisz platformę e-commerce, można przeszkolić niestandardowego LLM, aby lepiej rozumiał zapytania specyficzne dla produktu i interakcje użytkowników.

3. Rozważ dostępną wiedzę i umiejętności

Pomyślne wdrożenie LLM zależy od wykwalifikowanego zespołu. Eksperci zajmujący się przetwarzaniem języka naturalnego, uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem się są kluczowymi zasobami. Ci specjaliści mogą dostroić i zoptymalizować LLM pod kątem konkretnego przypadku użycia, upewniając się, że skutecznie spełniają Twoje cele biznesowe.

A jeśli brakuje Ci wewnętrznej wiedzy specjalistycznej, rozważ współpracę z dostawcami generatywnych usług AI. Specjalizując się w tworzeniu rozwiązań AI, mogą zapewnić niezbędne umiejętności i wskazówki.

4. Pamiętaj o uwzględnieniu wymogów dotyczących zarządzania danymi i zgodności

Firmy działające w branży opieki zdrowotnej, finansów i innych regulowanych branż przestrzegają surowych przepisów dotyczących ochrony danych. W związku z tym wdrażając LLM, muszą zwracać uwagę na zarządzanie danymi i zgodność.

Ustanów solidną politykę zarządzania danymi i środki zgodności, aby chronić dane użytkowników i utrzymać zaufanie. Szyfrowanie, kontrola dostępu i ścieżki audytu to podstawowe elementy ochrony danych. Upewnij się, że Twoje LLM są również zgodne z przepisami branżowymi, takimi jak HIPAA w opiece zdrowotnej.

Wyzwania i ryzyko związane z LLM

Chociaż LLM oferują niezwykłe możliwości, stwarzają również wyzwania, o których przedsiębiorstwa muszą być świadome. Tutaj przyglądamy się tym wyzwaniom i oferujemy rozwiązania zapewniające pomyślne wdrożenie LLM:

Wyzwanie 1. Błąd w danych treningowych

LLM uczą się na podstawie ogromnych zbiorów danych, ale te zbiory danych mogą zawierać błędy obecne w oryginalnych źródłach. W rezultacie treści generowane przez LLM mogą w niezamierzony sposób utrwalić lub wzmocnić tę stronniczość.

Łagodzenie : regularnie przeprowadzaj audyt i dostrajaj LLM, aby zidentyfikować i usunąć stronniczość. Implementuj algorytmy i wytyczne wykrywania odchyleń podczas uczenia modelu, aby zmniejszyć zniekształcenia wyników. Ponadto należy rozważyć dywersyfikację zbiorów danych szkoleniowych, aby zminimalizować nieodłączne stronniczość.

Wyzwanie 2. Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych

LLM często zajmują się wrażliwymi danymi klientów lub informacjami zastrzeżonymi. Nieodpowiednie środki bezpieczeństwa mogą skutkować naruszeniem bezpieczeństwa danych.

Łagodzenie : wdrożenie rygorystycznych środków bezpieczeństwa danych, w tym szyfrowania danych wrażliwych, kontroli dostępu w celu ograniczenia dostępu do danych wyłącznie do upoważnionego personelu oraz zgodności z odpowiednimi przepisami o ochronie danych (np. RODO, HIPAA). Regularnie aktualizuj protokoły bezpieczeństwa, aby wyprzedzić pojawiające się zagrożenia.

Wyzwanie 3. Krzywa uczenia się i opór pracowników

Pracownicy przyzwyczajeni do tradycyjnych przepływów pracy mogą sprzeciwiać się integracji LLM, postrzegając je jako czynniki zakłócające lub zagrażające ich rolom.

Łagodzenie : Inwestuj w kompleksowe programy szkoleniowe, aby podnosić kwalifikacje pracowników i zaznajamiać ich z technologią LLM. Wdrażaj strategie zarządzania zmianami, które angażują pracowników w proces przejścia i podkreślają korzyści płynące z LLM w zakresie zwiększania wydajności i produktywności.

Wyzwanie 4. Ryzyko nadmiernego zaufania

Silne poleganie na LLM, szczególnie jeśli chodzi o generowanie komunikatów do komunikacji biznesowej, może osłabić autentyczność i kreatywność marki.

Łagodzenie : znajdź równowagę pomiędzy automatyzacją a ludzką kreatywnością. Używaj LLM jako narzędzi wspomagających i wzmacniających ludzką kreatywność, zamiast ją zastępować. Stale przeglądaj i edytuj treści generowane przez LLM, aby dopasować je do unikalnego głosu i wartości Twojej marki.

Podsumowując

Duże modele językowe to potężne narzędzia, które obiecują wprowadzanie innowacji, poprawę jakości obsługi klienta i optymalizację operacji. Zrozumienie zawiłości LLM i względów związanych z ich przyjęciem jest niezbędne dla firm poszukujących przewagi konkurencyjnej.

Jeśli zastanawiasz się nad wyruszeniem w podróż LLM i poznaniem nieograniczonych możliwości, jakie oferują, jesteśmy tu, aby Ci pomóc! Skontaktuj się z ITRex, a odpowiemy na każde pytanie bez odpowiedzi i pomożemy Ci spojrzeć w przyszłość dzięki LLM.

Pierwotnie opublikowano na https://itrexgroup.com 26 września 2023 r.