Что бизнесу следует знать о больших языковых моделях (LLM)

От создания историй до упрощения сложных статей и участия в разговорах, которые кажутся по-настоящему человеческими, модели большого языка (LLM) двигают новую эру искусственного интеллекта.

В этой статье мы делимся нашим десятилетним опытом работы в качестве фирмы по разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта и погружаемся в мир LLM, раскрывая их внутреннюю сущность и изучая, как они меняют будущее искусственного интеллекта.

Начнем с основ: что такое большие языковые модели?

Большая языковая модель — это алгоритм, обученный распознавать, суммировать, переводить, прогнозировать и генерировать текст любой формы.

Чем LLM отличаются от традиционных языковых моделей?

Большие языковые модели подпадают под действие алгоритмов глубокого обучения, известных как нейронные сети-трансформеры . Именно архитектура-трансформер помогла преодолеть ограничения традиционных языковых моделей, существовавших уже много лет.

Традиционные языковые модели работали последовательно, обрабатывая одно слово (или символ) за раз и выдавая результат после того, как весь входной текст был использован. Хотя эти модели были достаточно функциональными, у них был заметный недостаток: они «забывали» начало последовательности к моменту достижения конца.

Все изменилось в 2014 году, когда впервые был представлен механизм внимания, который позже популяризировал Google. Механизм внимания позволил отойти от последовательной обработки, позволив модели-трансформеру воспринимать всю последовательность одновременно.

Это произвело революцию в понимании машинами контекста. Охватывая всю входную информацию одновременно, модель преобразователя получает возможность понимать нюансы и сложные отношения между словами в тексте.

Как LLM работают под капотом?

Большие языковые модели учатся на данных.

Наборы данных, используемые для обучения LLM, огромны. Например, считается, что известный и всеми любимый GPT4 OpenAI был обучен примерно на 13 триллионах токенов (подумайте: базовые единицы текста, которые может обрабатывать модель).

Модель постепенно изучает слова, концепции, стоящие за ними, и отношения между ними. Как только модель научится достаточно, она может передать свои «знания» для решения более сложных задач, таких как прогнозирование и генерация текста.

Это возможно благодаря двухкомпонентной архитектуре преобразователя, состоящей из кодера и декодера:

На рисунке «сдвинуто вправо» означает, что во время генерации каждого токена в выходной последовательности модель рассматривает ранее сгенерированные токены (которые «расположены» слева) как контекст. Таким образом, модель «оглядывается» на уже сгенерированные токены, чтобы определить следующий токен в последовательности. Источник изображения: ITRex

После того как входной текст подается в модель, он преобразуется в токены, которые могут быть частями слов, целыми словами, частями предложений или полными предложениями. Затем токены преобразуются в представления в векторном пространстве, которые сохраняют исходное значение токена.

Кодер структурирует эти представления, выделяя важные детали и создавая на их основе вектор контекста. Итак, вектор контекста содержит суть всего входного текста.

На основе исходного вывода и вектора контекста декодер генерирует связный вывод, скажем, выбирая наиболее подходящее слово для завершения предложения. Повторяя этот процесс, модель-трансформер может сгенерировать весь отрывок слово за словом.

Благодаря этому обширному процессу обучения LLM не ограничиваются выполнением какой-либо конкретной задачи и могут использоваться в нескольких случаях. Такие модели еще называют фундаментными моделями. Однако вы можете настроить базовые модели для выполнения узкой задачи, предоставив им небольшие фрагменты данных, на которых можно сосредоточиться.

Как большие языковые модели используются в бизнесе?

Большие языковые модели оказываются ценным активом во всех секторах. Вот лишь несколько вариантов использования, которые дадут вам представление о том, на что способны LLM.

1. Чат-боты и виртуальные помощники

LLM стимулируют развитие обслуживания клиентов и взаимодействия с ними. Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на базе LLM, могут обрабатывать сложные запросы, предоставлять персонализированные рекомендации и участвовать в человечных беседах, повышая удобство работы пользователей и эффективность работы.

Энергетические компании, такие как Essent, сталкиваются с постоянным ростом требований к обслуживанию клиентов. Йерун Роуз, ведущий менеджер программы диалогового искусственного интеллекта в Esse nt, говорит, что компания на протяжении десятилетий полагалась на телефонию как на основной инструмент обслуживания клиентов. Однако в условиях усиления конкуренции и увеличения количества запросов на обслуживание клиентов Essent осознала необходимость переосмыслить свою деятельность, чтобы сохранить конкурентное преимущество.

Компания увидела возможности в чат-ботах на базе LLM. Используя эту инновационную технологию, Essent удалось удовлетворить растущие потребности клиентов в обслуживании.

2. Анализ настроений, исследование рынка и прогнозирование тенденций.

Компании используют LLM для анализа настроений, чтобы оценить общественное мнение, отслеживать восприятие бренда и прогнозировать рыночные тенденции. Анализируя обширные наборы данных, LLM помогают предприятиям принимать обоснованные решения, оптимизировать маркетинговые стратегии и опережать конкурентов.

Например, Sprinklr, платформа для управления социальными сетями и взаимодействия с клиентами, использует большие языковые модели для анализа настроений. Это помогает компаниям отслеживать и участвовать в обсуждениях, связанных с их брендом или продуктом, в социальных сетях. Платформа Sprinklr анализирует данные социальных сетей, чтобы выявить модели настроений и предоставить ценную информацию о поведении и предпочтениях клиентов.

3. Генерация контента

LLM меняют старые подходы к написанию контента. Они могут создавать высококачественные статьи, отчеты и описания продуктов. Контент, создаваемый LLM, можно настроить в соответствии с мнением конкретного бренда, обеспечивая последовательность и аутентичность. Вот некоторые примечательные LLM, используемые для создания контента в разных секторах:

• GPT-3, 4: Эти модели превосходно справляются с созданием диалогов, похожих на человеческие, копирайтингом, переводом и многими другими задачами, связанными с языком.
• LaMDA: LaMDA от Google предназначена для общения и генерации текста, предлагая ценные приложения для взаимодействия с людьми.
• Megatron-Turing NLG: универсальная языковая модель Megatron-Turing NLG используется для широкого спектра текстовых задач и особенно известна своей мощной поддержкой нескольких языков.
• DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney: эти модели являются экспертами в создании изображений на основе текстовых описаний, что открывает новые возможности в создании творческого контента.

4. Персонализированные рекомендации

Платформы электронной коммерции и потоковые сервисы используют LLM для предоставления пользователям персонализированных рекомендаций. Эти модели анализируют поведение и предпочтения пользователей, чтобы подобрать контент, продукты и услуги с учетом индивидуальных вкусов, повышая удовлетворенность и удержание клиентов.

Например, Instacart, служба доставки продуктов, использует LLM для решения вопросов по питанию и предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам.

Внедрение LLM для бизнеса: факторы, которые следует учитывать

Включение больших языковых моделей в ваши бизнес-операции — это стратегический шаг, который может принести значительную выгоду. Однако крайне важно провести эту трансформацию вдумчиво и тщательно. Здесь мы углубимся в основные факторы, которые следует учитывать при принятии LLM на вашем предприятии.

1. Доступная инфраструктура и ресурсы

LLM жаждут вычислительной мощности, поэтому им требуется надежная инфраструктура. Прежде чем приступить к делу, оцените свою текущую ИТ-инфраструктуру и определите, может ли она удовлетворить существенные вычислительные потребности LLM или требуется ее обновление или расширение.

Кроме того, имейте в виду, что LLM может быть ресурсоемким. По мере роста вашего бизнеса и увеличения вашей зависимости от LLM масштабируемость становится решающей. Убедитесь, что ваша инфраструктура не только соответствует текущим потребностям, но и может адаптироваться к будущим. Масштабируемость может включать добавление более мощных серверов, использование облачных решений или комбинацию того и другого.

2. Выберите, использовать ли открытый исходный код или индивидуальную версию

Существует два распространенных способа внедрения LLM: точная настройка модели с открытым исходным кодом или обучение собственной. Ваш выбор должен соответствовать целям вашего бизнеса.

Модели с открытым исходным кодом, такие как GPT-3,5, предлагают экономичную отправную точку для экспериментов с приложениями на базе искусственного интеллекта. Они предварительно обучены работе с обширными наборами данных и могут выполнять широкий спектр задач, связанных с языком. Однако они могут не соответствовать вашим конкретным потребностям, что требует тонкой настройки.

Если вам требуется конкурентное преимущество и большая гибкость, вам подойдут специальные модели. Они обеспечивают гибкость в развертывании, позволяя адаптировать структуру, конфигурацию и размер модели к вашим конкретным требованиям и целям. Например, если вы используете платформу электронной коммерции, специальный LLM можно обучить, чтобы лучше понимать запросы, относящиеся к конкретному продукту, и взаимодействие с пользователем.

3. Взвесьте имеющиеся знания и навыки.

Успешное внедрение LLM зависит от квалифицированной команды. Эксперты по обработке естественного языка, машинному обучению и глубокому обучению являются важнейшими активами. Эти профессионалы могут точно настроить и оптимизировать LLM для вашего конкретного случая использования, гарантируя, что они эффективно отвечают вашим бизнес-целям.

А если вам не хватает собственных знаний, рассмотрите возможность сотрудничества с поставщиками услуг генеративного ИИ. Специализируясь на разработке решений искусственного интеллекта, они могут предоставить необходимые навыки и рекомендации.

4. Обязательно учитывайте требования к управлению данными и их соответствию.

Предприятия, работающие в сфере здравоохранения, финансов и других регулируемых отраслях, придерживаются строгих правил конфиденциальности данных. Следовательно, при внедрении LLM они должны уделять внимание управлению данными и их соблюдению.

Установите надежные политики управления данными и меры по обеспечению соответствия для защиты пользовательских данных и поддержания доверия. Шифрование, контроль доступа и журналы аудита являются важными компонентами защиты данных. Убедитесь, что ваши LLM также соответствуют отраслевым нормам, таким как HIPAA в здравоохранении.

Проблемы и риски, связанные с LLM

Хотя программы LLM предлагают замечательные возможности, они также создают проблемы, о которых предприятиям следует знать. Здесь мы рассматриваем эти проблемы и предлагаем решения для обеспечения успешной реализации LLM:

Проблема 1. Смещение в обучающих данных

LLM учатся на обширных наборах данных, но эти наборы данных могут содержать предвзятость, присутствующую в первоначальных источниках. В результате контент, созданный LLM, может непреднамеренно закреплять или усиливать эту предвзятость.

Смягчение : Регулярно проверяйте и корректируйте LLM для выявления и устранения предвзятости. Внедрите алгоритмы и рекомендации по обнаружению смещения во время обучения модели, чтобы уменьшить искажения в выходных данных. Кроме того, рассмотрите возможность диверсификации наборов обучающих данных, чтобы минимизировать присущую им предвзятость.

Задача 2. Проблемы конфиденциальности и безопасности данных

LLM часто обрабатывают конфиденциальные данные клиентов или конфиденциальную информацию. Неадекватные меры безопасности могут привести к утечке данных.

Смягчение : внедрить строгие меры безопасности данных, включая шифрование конфиденциальных данных, контроль доступа для ограничения доступа к данным только авторизованному персоналу и соблюдение соответствующих правил защиты данных (например, GDPR, HIPAA). Регулярно обновляйте протоколы безопасности, чтобы опережать возникающие угрозы.

Задача 3. Кривая обучения и сопротивление сотрудников

Сотрудники, привыкшие к традиционным рабочим процессам, могут сопротивляться интеграции программ LLM, рассматривая их как разрушителей или угрозу своим ролям.

Смягчение : инвестируйте в комплексные программы обучения для повышения квалификации сотрудников и ознакомления их с технологией LLM. Внедряйте стратегии управления изменениями, которые вовлекают сотрудников в процесс перехода и подчеркивают преимущества LLM в повышении эффективности и производительности.

Проблема 4. Риск чрезмерной зависимости

Сильная зависимость от LLM, особенно когда речь идет о создании сообщений для делового общения, может ослабить аутентичность и креативность бренда.

Смягчение : найти баланс между автоматизацией и человеческим творчеством. Используйте LLM как инструменты, помогающие и расширяющие творческий потенциал человека, а не заменяющие его. Постоянно просматривайте и редактируйте контент, созданный LLM, чтобы привести его в соответствие с уникальным голосом и ценностями вашего бренда.

Подвести итог

Большие языковые модели — это мощные инструменты, которые обещают стимулировать инновации, улучшать качество обслуживания клиентов и оптимизировать операции. Понимание тонкостей LLM и особенностей их принятия жизненно важно для предприятий, стремящихся получить конкурентное преимущество.

Если вы планируете отправиться в путь LLM и изучить безграничные возможности, которые они предлагают, мы здесь, чтобы помочь! Обратитесь в ITRex, и мы ответим на любой вопрос, оставшийся без ответа, и поможем вам открыть будущее с LLM.

Первоначально опубликовано на https://itrexgroup.com 26 сентября 2023 г.