Ce ar trebui să știe companiile despre modelele lingvistice mari (LLM)

De la modelarea poveștilor la simplificarea articolelor complexe până la implicarea în conversații care par cu adevărat umane, modelele de limbaj mari (LLM) conduc o nouă eră a AI.

În acest articol, împărtășim experiența noastră de un deceniu ca firmă de dezvoltare de software AI și ne scufundăm în lumea LLM-urilor, dezvăluindu-le interiorul și explorând modul în care remodelează viitorul inteligenței artificiale.

Să începem cu elementele de bază: ce sunt modelele mari de limbă?

Un model de limbaj mare este un algoritm antrenat pentru a recunoaște, rezuma, traduce, prezice și genera orice formă de text.

Cum diferă LLM-urile de modelele tradiționale de limbaj?

Modelele de limbaj mari se încadrează sub umbrela algoritmilor de învățare profundă cunoscuți sub numele de rețele neuronale transformatoare . Este arhitectura transformatorului care a ajutat la depășirea limitărilor modelelor de limbaj tradiționale care există de ani de zile.

Modelele tradiționale de limbaj au funcționat într-o manieră secvențială, procesând un cuvânt (sau caracter) la un moment dat și oferind o ieșire odată ce întregul text introdus a fost consumat. Deși erau destul de funcționale, aceste modele aveau un defect notabil: obișnuiau să „uite” începutul unei secvențe până când ajungeau la sfârșit.

Totul s-a schimbat în 2014, când a fost introdus pentru prima dată mecanismul de atenție, care a fost ulterior popularizat de Google. Mecanismul de atenție a permis o schimbare de paradigmă de la procesarea secvențială, permițând unui model de transformator să perceapă întreaga secvență simultan.

Acest lucru a revoluționat înțelegerea de către mașini a contextului. Prin îmbrățișarea întregii intrări dintr-o dată, modelul transformator câștigă capacitatea de a înțelege nuanțele și relațiile complexe dintre cuvintele dintr-un text.

Cum funcționează LLM-urile sub capotă?

Modelele de limbaj mari învață din date.

Seturile de date utilizate pentru instruirea LLM-urilor sunt masive. De exemplu, se crede că binecunoscutul și mult iubitul GPT4 al OpenAI a fost antrenat pe aproximativ 13 trilioane de jetoane (gândiți-vă: unități de bază de text pe care un model le poate procesa.)

Modelul învață treptat cuvintele, conceptele din spatele lor și relațiile dintre ele. Odată ce un model a învățat suficient, își poate transfera „cunoștințele” pentru a rezolva probleme mai complexe, cum ar fi predicția și generarea de text.

Este posibil datorită unei arhitecturi transformatoare cu două componente, constând dintr-un encoder și un decodor:

În imagine, „deplasat spre dreapta” înseamnă că în timpul generării fiecărui jeton din secvența de ieșire, modelul consideră că tokenurile generate anterior (care sunt „situate” la stânga) ca context. Deci, modelul „se uită înapoi” la jetoanele pe care le-a generat deja pentru a determina următorul jetoane din secvență. Sursa imagine: ITRex

Odată ce un text de intrare este introdus într-un model, acesta este convertit în simboluri care pot fi părți de cuvinte, cuvinte întregi, părți de propoziție sau propoziții complete. Jetoanele sunt apoi convertite în reprezentări în spațiu vectorial care păstrează semnificația inițială a simbolului.

Codificatorul structurează aceste reprezentări, alegând detalii importante și creând un vector de context pe baza acestuia. Deci, vectorul context deține esența întregului text de intrare.

Pe baza rezultatului inițial și bazându-se pe vectorul context, decodorul generează o ieșire coerentă, să zicem, alegerea cuvântului cel mai potrivit pentru a termina o propoziție. Repetând acest proces, un model de transformator poate genera întregul pasaj cuvânt cu cuvânt.

Datorită acestui proces extins de instruire, LLM-urile nu se limitează la îndeplinirea unei sarcini specifice și pot servi mai multe cazuri de utilizare. Aceste tipuri de modele sunt denumite și modele de fundație. Cu toate acestea, puteți ajusta modelele de bază pentru a îndeplini o sarcină restrânsă, alimentându-le cu fragmente mici de date pe care să se concentreze.

Cum sunt folosite modelele lingvistice mari în afaceri?

Modelele lingvistice mari se dovedesc a fi active valoroase în toate sectoarele. Iată doar câteva cazuri de utilizare pentru a vă oferi o idee despre ceea ce sunt capabili LLM-urile.

1. Chatbot și asistenți virtuali

LLM-urile conduc la evoluția serviciului pentru clienți și a angajamentului. Chatbot-urile și asistenții virtuali alimentați de LLM-uri pot gestiona întrebări complexe, pot oferi recomandări personalizate și pot participa în conversații de tip uman, îmbunătățind experiențele utilizatorilor și eficiența operațională.

Companiile energetice, cum ar fi Essent, se confruntă cu un aflux constant de cereri de servicii pentru clienți. Jeroen Roes, manager principal de programe AI conversaționale la Essent, spune că compania s-a bazat pe telefonie ca instrument principal de servicii pentru clienți de zeci de ani. Cu toate acestea, în fața concurenței intensifice și a creșterii cererilor de servicii pentru clienți, Essent a recunoscut nevoia de a-și reinventa operațiunile pentru a menține un avantaj competitiv.

Compania a văzut o oportunitate în chatbot-urile bazate pe LLM. Prin valorificarea acestei tehnologii inovatoare, Essent a reușit să răspundă nevoilor tot mai mari de servicii pentru clienți.

2. Analiza sentimentelor, cercetarea pieței și predicția tendințelor

Companiile folosesc LLM-urile pentru analiza sentimentelor pentru a evalua opinia publică, a urmări percepția mărcii și a prezice tendințele pieței. Analizând seturi vaste de date, LLM-urile ajută companiile să ia decizii informate, să optimizeze strategiile de marketing și să rămână în fruntea concurenței.

De exemplu, Sprinklr, o platformă de management al rețelelor sociale și de implicare a clienților, valorifică modele mari de limbaj pentru analiza sentimentelor. Acest lucru ajută companiile să monitorizeze și să se implice în discuții legate de marca sau produsul lor pe rețelele sociale. Platforma Sprinklr analizează datele din rețelele sociale pentru a identifica tiparele de sentiment și pentru a oferi informații valoroase asupra comportamentului și preferințelor clienților.

3. Generarea de conținut

LLM-urile schimbă vechile abordări de a scrie conținut. Pot genera articole, rapoarte și descrieri de produse de înaltă calitate. Conținutul generat de LLM poate fi personalizat pentru a se potrivi cu anumite voci ale mărcii, asigurând consistența și autenticitatea. Iată câteva LLM-uri demne de remarcat utilizate pentru generarea de conținut în diferite sectoare:

• GPT-3, 4: Aceste modele excelează în generarea de dialoguri asemănătoare unui om, redactare, traducere și multe alte sarcini legate de limbă
• LaMDA: LaMDA de la Google este conceput pentru conversații captivante și generarea de text, oferind aplicații valoroase în interacțiunea umană
• Megatron-Turing NLG: Un model de limbă versatil, Megatron-Turing NLG este utilizat pentru o gamă largă de sarcini bazate pe text și este cunoscut în special pentru suportul puternic pentru mai multe limbi.
• DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney: Aceste modele sunt experți în generarea de imagini bazate pe descrieri textuale, deschizând noi posibilități în generarea de conținut creativ

4. Recomandări personalizate

Platformele de comerț electronic și serviciile de streaming folosesc LLM-urile pentru a oferi recomandări personalizate utilizatorilor. Aceste modele analizează comportamentul și preferințele utilizatorilor pentru a organiza conținut, produse și servicii adaptate gusturilor individuale, sporind satisfacția și păstrarea clienților.

De exemplu, Instacart, un serviciu de livrare a produselor alimentare, utilizează LLM-uri pentru a răspunde întrebărilor despre nutriție și pentru a oferi recomandări personalizate de produse.

Adoptarea LLM pentru afaceri: factori de luat în considerare

Încorporarea modelelor lingvistice mari în operațiunile dvs. de afaceri este o mișcare strategică care poate aduce beneficii semnificative. Cu toate acestea, este esențial să navighezi în această transformare cu atenție și meticulositate. Aici, analizăm factorii esențiali pe care ar trebui să îi luați în considerare atunci când adoptați LLM-uri pentru întreprinderea dvs.

1. Infrastructură și resurse disponibile

LLM-urile sunt înfometate de putere de procesare, așa că au nevoie de o infrastructură robustă. Înainte de a vă scufunda, evaluați-vă infrastructura IT actuală și determinați dacă poate face față cerințelor de calcul substanțiale ale LLM-urilor sau dacă este necesară o actualizare sau o extindere.

De asemenea, rețineți că LLM-urile pot consuma multe resurse. Pe măsură ce afacerea dvs. crește și dependența de LLM-uri crește, scalabilitatea devine esențială. Asigurați-vă că infrastructura dvs. nu este potrivită doar pentru nevoile actuale, ci se poate adapta și la cele viitoare. Scalabilitatea ar putea implica adăugarea de servere mai puternice, utilizarea soluțiilor bazate pe cloud sau o combinație a ambelor.

2. Alegeți dacă doriți să deveniți Open-Source sau Personalizat

Există două modalități comune de a adopta LLM-uri: ajustarea fină a unui model open-source sau antrenamentul unui model personalizat. Alegerea dvs. ar trebui să se alinieze cu obiectivele dvs. de afaceri.

Modelele open source, cum ar fi GPT-3,5, oferă un punct de intrare rentabil pentru experimentarea cu aplicații bazate pe inteligență artificială. Sunt pregătiți în prealabil pe seturi extinse de date și pot efectua o gamă largă de sarcini legate de limbă. Cu toate acestea, este posibil să nu fie adaptate nevoilor dumneavoastră specifice, ceea ce necesită o reglare fină.

Dacă aveți nevoie de un avantaj competitiv și de o flexibilitate mai mare, modelele personalizate sunt calea de urmat. Ele oferă flexibilitate în implementare, permițându-vă să adaptați structura, configurația și dimensiunea modelului la cerințele și obiectivele dumneavoastră specifice. De exemplu, dacă rulați o platformă de comerț electronic, un LLM personalizat poate fi instruit pentru a înțelege mai bine interogările specifice produsului și interacțiunile utilizatorilor.

3. Cântăriți expertiza și abilitățile disponibile

Implementarea cu succes a LLM se bazează pe o echipă calificată. Procesarea limbajului natural, învățarea automată și experții în învățarea profundă sunt atuuri cruciale. Acești profesioniști pot ajusta și optimiza LLM-urile pentru cazul dvs. de utilizare specific, asigurându-vă că îndeplinesc obiectivele dvs. de afaceri în mod eficient.

Și dacă vă lipsește experiența internă, luați în considerare parteneriatul cu furnizori de servicii AI generative. Specializați în crearea de soluții AI, aceștia pot oferi abilitățile și îndrumările necesare.

4. Asigurați-vă că luați în considerare cerințele de guvernare și conformitate a datelor

Companiile care operează în domeniul sănătății, finanțe și alte industrii reglementate respectă reglementările stricte privind confidențialitatea datelor. În consecință, atunci când implementează LLM-uri, aceștia trebuie să acorde atenție guvernării și conformității datelor.

Stabiliți politici solide de guvernare a datelor și măsuri de conformitate pentru a proteja datele utilizatorilor și pentru a menține încrederea. Criptarea, controalele accesului și pistele de audit sunt componente esențiale ale protecției datelor. Asigurați-vă că LLM-urile dvs. respectă și reglementările specifice industriei, cum ar fi HIPAA în domeniul sănătății.

Provocări și riscuri asociate LLM

Deși LLM-urile oferă capabilități remarcabile, ele prezintă și provocări de care companiile trebuie să fie conștiente. Aici, analizăm aceste provocări și oferim soluții pentru a asigura implementarea cu succes a LLM:

Provocarea 1. Prejudecăți în datele de antrenament

LLM-urile învață din seturi de date vaste, dar aceste seturi de date pot conține părtiniri prezente în sursele originale. Ca urmare, conținutul generat de LLM poate perpetua sau amplifica în mod neintenționat această părtinire.

Atenuare : auditați și ajustați regulat LLM-urile pentru a identifica și elimina părtinirea. Implementați algoritmi și linii directoare de detectare a părtinirii în timpul antrenamentului modelului pentru a reduce distorsiunile în rezultat. În plus, luați în considerare diversificarea setului de date de antrenament pentru a minimiza prejudecățile inerente.

Provocarea 2. Preocupările privind confidențialitatea și securitatea datelor

LLM-urile gestionează adesea date sensibile ale clienților sau informații proprietare. Măsurile de securitate inadecvate pot duce la încălcări ale datelor.

Atenuare : implementați măsuri stricte de securitate a datelor, inclusiv criptarea datelor sensibile, controale de acces pentru a restricționa accesul la date numai personalului autorizat și conformitatea cu reglementările relevante privind protecția datelor (de exemplu, GDPR, HIPAA). Actualizați în mod regulat protocoalele de securitate pentru a fi în fața amenințărilor emergente.

Provocarea 3. Curba de învățare și rezistența angajaților

Angajații obișnuiți cu fluxurile de lucru tradiționale pot rezista integrării LLM-urilor, considerându-i ca perturbatori sau amenințări la adresa rolurilor lor.

Atenuare : Investiți în programe de formare cuprinzătoare pentru a îmbunătăți calificarea angajaților și a-i familiariza cu tehnologia LLM. Implementați strategii de management al schimbării care implică angajații în procesul de tranziție și subliniază beneficiile LLM în creșterea eficienței și productivității.

Provocarea 4. Riscul de dependență excesivă

Bazarea puternică pe LLM, mai ales când vine vorba de generarea de mesaje pentru comunicarea de afaceri, poate dilua autenticitatea mărcii și creativitatea.

Atenuare : atingeți un echilibru între automatizare și creativitatea umană. Utilizați LLM-urile ca instrumente pentru a ajuta și a spori creativitatea umană, mai degrabă decât a o înlocui. Examinați și editați continuu conținutul generat de LLM pentru a-l alinia cu vocea și valorile unice ale mărcii dvs.

Pentru a rezuma

Modelele lingvistice mari sunt instrumente puternice care dețin promisiunea de a stimula inovația, de a îmbunătăți experiența clienților și de a optimiza operațiunile. Înțelegerea complexităților LLM și a considerațiilor pentru adoptarea lor este vitală pentru companiile care caută un avantaj competitiv.

Dacă vă gândiți să vă îmbarcați în călătoria LLM și să explorați posibilitățile nelimitate pe care le oferă, suntem aici pentru a vă ajuta! Luați legătura cu ITRex și vom răspunde la orice întrebare fără răspuns și vă vom ajuta să îmbrățișați viitorul cu LLMs.

Publicat inițial la https://itrexgroup.com pe 26 septembrie 2023.