Podniky se připravují na vybudování vlastních LLM - proč je to chytrý krok

Podnikové LLM mohou být postaveny na veřejně dostupných, základních modelech. To je dobrý začátek.

Jsou podniky připraveny budovat a udržovat své vlastní interní velké jazykové modely (LLM)?

Umělá inteligence - zejména generativní rozmanitost - uchvátila nespoutaný zájem technických profesionálů i manažerů. Zvažte toto: Navzdory všem nekonečným řečem o škrtech v rozpočtech pro cloudové služby a infrastrukturu v poslední době se fond peněz otevřel dokořán pro financování AI. Ale proudí směrem ven k externím službám, nebo dovnitř k místním talentům a zdrojům?

Mnoho externích subjektů, jako je OpenAI, Microsoft a Google, je považováno za primární poskytovatele LLM, podpory infrastruktury a odborných znalostí. Stoupá však i zájem o interní LLM projekty. Nový průzkum TCS mezi 1300 generálními řediteli zjistil, že asi polovina dotázaných, 51 %, uvedla, že plánují vybudovat vlastní generativní implementace umělé inteligence. To znamená spoustu práce před námi - ale naštěstí již byly položeny základy s veřejně dostupnými LLM.

"Základní LLM - jako GPT, Claude, Llama - lze nejlépe popsat jako světově moudré; lze je považovat za přebalování znalostí o internetu," Dr. Harrick Vin, technologický ředitel pro TCS a spoluautor studie. , řekl ZDNET. "Mají také vysokou úroveň multimodálního porozumění a generačních schopností spolu se schopnostmi uvažování."

Konstrukce těchto základních modelů „je složitá a nákladná,“ řekl Vin, který poukázal na to, že interní podnikové modely budou stavět na schopnostech těchto modelů. "Tyto modely využijí základní dovednosti základních modelů - jako je porozumění a generování jazyka, uvažování a obecné znalosti. Musí je však rozšířit a specializovat na průmysl, podnik a kontext činnosti."

Naštěstí „stavba takových specializovaných modelů je mnohem jednodušší a levná ve srovnání s vývojem základních modelů,“ řekl Vin. "Ve skutečnosti je hlavním důvodem demokratizace AI relativní snadnost specializace základních LLM, což jsou modely široké AI, k vytváření účelově specifických modelů AI a řešení."

Tyto LLM specifické pro podniky „odkazují na průmyslové, podnikové a činnostní modely vytvořené pomocí některých základních modelů, ať už open source nebo komerčních,“ pokračoval. "Věříme, že podnik vyspělý s umělou inteligencí bude mít v budoucnu stovky nebo tisíce účelových modelů umělé inteligence, všechny vytvořené kombinací schopností základních modelů se specifickými funkcemi pro podnik."

Kromě vytváření a implementace modelů musí být podnik připraven na generativní umělou inteligenci. Více než polovina (55 %) uvedla, že právě nyní aktivně provádějí změny ve svých obchodních nebo provozních modelech nebo ve svých produktech a službách, aby se přizpůsobili umělé inteligenci Čtyři z 10 vedoucích pracovníků uvedli, že v budoucnu „budou muset provést spoustu změn. k jejich podnikání“, než budou moci plně využít AI, ukazuje průzkum TCS.

To ukazuje na pomalé, ale silné zavádění jak generativní, tak operační AI. Za poslední rok „každý podnik experimentoval s případy použití gen AI - a rok 2024 a další bude o škálování hodnoty,“ řekl Vin. "Během experimentální fáze si však každý podnik uvědomil, že škálování hodnoty je náročné."

Průzkum TCS ukazuje, že v tuto chvíli pouze 17 % o Al diskutuje a připravuje pro něj celopodnikové plány. Kromě toho je pouze 28 % připraveno zavést celopodnikovou strategii AI s cílem maximalizovat její přínosy pro společnost. Přesto Vin vidí rychlý vzestup technologie. „Je rozdíl mezi implementací řešení AI ad hoc nebo případ od případu a vytvořením celopodnikového plánu na vybudování podniku vyspělého v oblasti AI,“ řekl Vin. "Relativně nízká čísla v průzkumu se týkají vytváření takových celopodnikových strategií. To se očekává."

Pokud jde o přijetí řešení AI, pokračoval Vin, „čísla jsou poměrně vysoká: 59 % podnikových funkcí má implementace AI v procesu nebo jsou dokončeny a dalších 34 % plánuje implementace AI. Jsme v rané fázi obou technologická vyspělost, stejně jako přijetí podniku, ve velkém měřítku, vyspělost Většina podniků začíná využívat AI a genAI pro konkrétní případy použití, zatímco se vydává na dlouhodobější cestu ke kvantifikaci přínosů a řízení odpovídajících nákladů a rizik.

Během minulého roku „každý podnik experimentoval s případy použití genAI - a rok 2024 a další bude o škálování hodnoty,“ řekl Vin. "Během experimentální fáze si však každý podnik uvědomil, že škálování hodnoty je náročné."
Pro začátek: "budování efektivních řešení AI vyžaduje vysoce kvalitní data," řekl. "Zatímco podniky mají mnoho dat, jsou často distribuována na mnoha vzájemně nekonzistentních ostrovech. Zatímco většina podniků se v posledních několika letech vydala na cesty konsolidace a modernizace datového majetku, tyto cesty nejsou zdaleka dokončeny. Z datového majetku do cloudových prostředí je pro většinu podniků nedokončená výroba, a proto je pro podniky obtížné využívat základní LLM hostované v cloudu spolu s podnikovými daty.“
Také: Generativní umělá inteligence může vytvářet. více práce než ušetří

Kromě toho podniky „budou muset zlepšit svou vyspělost, aby mohly proaktivně spravovat datovou linii, využití, zabezpečení a soukromí,“ řekl Vin. "Budou muset zvládnout umění určovat, jaká data lze použít k jakému účelu, a to i neúmyslně, aby se předešlo předsudkům a nekalým praktikám. Není to jen výzva pro návrh, ale také výzva pro běh." Potřebné jsou systémy „pro detekci vznikajících podmínek v reálném čase, kdy se modely umělé inteligence začínají odchylovat od očekávaného chování“.
Konečně, požadavky na role a dovednosti se mění rychleji, než společnosti stíhají držet krok. „S infuzí umělé inteligence se role podnikových znalostních pracovníků změní z pracovníků vykonávajících práci na školitele a vyšetřovatele strojů, kontrolory práce prováděné stroji a také na vlastníky kritického myšlení a kreativity,“ řekl Vin.