5 tipů pro výběr správného modelu umělé inteligence pro vaše podnikání

Jaká velikost jazykového modelu vyhovuje vašim potřebám? Jak můžete svá data co nejlépe využít? Tito obchodní lídři nám dávají své názory.

Růst generativní umělé inteligence (gen AI) byl poháněn vysoce profilovanými velkými jazykovými modely (LLM), jako je GPT-4o Open AI, Gemini od Googlu a Claude od Anthropic.

Zatímco však tyto větší modely zdobí titulky, další sada modelů získává na síle. Někteří odborníci se domnívají, že budoucností genu AI by mohly být malé jazykové modely (SLM).

Podle výzkumné firmy Gartner, zatímco LLM tradičně dominují vývoji jazykových modelů, SLM nabízejí potenciální řešení klíčových problémů identifikovaných funkčními lídry, včetně rozpočtových omezení, ochrany dat, soukromí a zmírňování rizik spojených s AI. Vedoucí firmy si možná budou muset vybrat mezi většími a menšími modely, když zkoumají gen AI.

Kdo tedy bitvu vyhraje? Pět vedoucích firem nám sdělilo své názory.

1. Zvažte příležitosti specifické pro doménu

Claire Thompson, ředitelka pro data a analytiku v gigantu finančních služeb L&G, uvedla, že očekává, že malé i velké modely budou mít své místo v obchodních aktivitách. Myslí si však také, že dnešní vysoce profilované modely by mohly být upraveny pro nové případy použití.

"Vidím situaci, kdy by se někteří LLM mohli začít školit na konkrétní témata, aby z nich dostali více podrobností, a vidím, že se to začíná dít stále častěji," řekla.

Přestože existuje mezera pro modely specifické pro doménu, Thompsonová řekla ZDNET, že si není jistá, zda by mnoho společností věnovalo lidské a finanční zdroje na vlastní vývoj.

"Nevím, jestli byste si postavili vlastní," řekla. "Když mluvím o vytváření modelů, jde spíše o interní využití existujících modelů a používání vašich dat v bezpečném prostředí k dosažení výsledků."

Nicméně, ať už velké nebo malé, Thompson řekl, že budoucnost je o modelech specifických pro doménu.

"Myslím, že začneme získávat více přizpůsobené modely," řekla. "Mohli jste například vidět, jak můžete přizpůsobit model týkající se lékařských informací, klimatických témat a ESG a trhů aktiv. Jsou to konkrétní případy použití, kdy byste mohli získat více modelů na míru."

2. Vyberte si správného koně pro kurz

Nick Woods, CIO v MAG Airports Group, je dalším digitálním lídrem, který řekl, že budoucnost gen AI je pravděpodobně směsí velkých a malých modelů.

"Nemyslím si, že je to jedna velikost pro všechny," řekl. "A myslím, že model, který vyberete, závisí na případu použití ve vaší firmě."

Woods řekl ZDNET, že není neobvyklé slyšet profesionály říkat, že organizace by měla spustit program AI. Jeho odpověď? "Ne, to je to poslední, co bychom měli dělat."

Woods řekl, že vedoucí pracovníci by se měli zaměřit na agendu obchodní transformace a rozhodnout, které nástroje, včetně gen AI, mohou pomoci dosáhnout správných výsledků. "Takže můžeme například chtít spustit malý, specifický model na okraji, abychom mohli vyřešit konkrétní případ použití kolem něčeho, jako je špinění, když se ukotvil letecký most," řekl.

"Mohl bych spustit něco jiného, když se pokouším vytvořit model pro otázku jako: "Jak vypadá globální letecký provoz a jak bude reagovat na změny počasí?"

Stručně řečeno, řekl Woods, výběr modelu je o výběru správného koně pro kurz.

"Myslím, že uvidíte mnoho malých modelů nasazených na hranici v měřítku pro konkrétní případy použití," řekl. "To je téměř nevyhnutelné. Přesto si myslím, že uvidíte převahu některých velkých modelů."

3. Zvažte kontext

Gabriela Vogelová, analytička výkonného vedení digitálního podnikání ve společnosti Gartner, uvedla, že její rozhovory s CIO naznačují, že důležitou roli hrají malé, doménově specifické modely - alespoň z krátkodobého hlediska.

"Klienti, se kterými mluvím, se snaží najít a vytvořit modely aplikované na konkrétní kontext," řekla. "Nejsou to nutně velké, obecné modely, ale modely specificky spojené s malými databázemi pro konkrétní aplikaci."

Vogel řekl ZDNET, že stále více společností přechází od průzkumu k produkčním genovým službám AI pomocí SLM.

"Dělají tuto změnu, protože toho hodně otestovali," řekla. "Viděli, co funguje a co ne u větších modelů, a pak se snaží jít konkrétněji a aplikovat tento přístup. To jsem osobně viděl u svých klientů."

4. Jděte na malé, abyste snížili halucinace

Ollie Wildeman, vedoucí spokojenosti zákazníků ve společnosti Big Bus Tours, uvedl, že výběr SLM nebo LLM závisí na případu použití - a pro mnoho společností bude výběr pravděpodobně spíše menší než větší.

Řekl ZDNET, jak Big Bus Tours používá Freshworks Customer Service Suite, omnichannel podpůrný software, který zahrnuje chatboty a jízdenky poháněné umělou inteligencí. Společnost také používá virtuálního asistenta s umělou inteligencí od Satisfi Labs, který se připojuje k jejím webovým stránkám a řeší základní dotazy zákazníků.

„Technologie AI společnosti Satisfi bere data pouze od konkrétních společností, se kterými spolupracují,“ řekl. "Technologie společnosti není připojena k rozsáhlým AI, jako je ChatGPT nebo jiné nástroje - dělají to samy."

Wildeman řekl, že tento uzavřený přístup přináší obchodní výhody - manažeři si mohou být jisti, jak jsou jejich data pečlivě využívána k vytváření výstupů.

"Vaše data jsou tak bezpečnější, protože víte, odkud pocházejí a jaké procesy používají," řekl. "Také máte méně halucinací, protože víte, že model, který používáte, je navržen pro typ podnikání, ve kterém se pohybujete."

Tyto výsledky vedly Wildemana k závěru, že pro podniky budou důležité menší, doménově specifické modely.

"Myslím, že pro podniky bude výběr modelu konkrétnější, zatímco pravděpodobně pro běžného uživatele budou populární tyto masivní bezplatné modely, které vidíte všude."

5. Zaměřte se na data první strany

Rahul Todkar, vedoucí dat a umělé inteligence na Tripadvisoru, řekl, že správný model pro společnost nemusí být jen otázkou velké nebo malé.

Profesionálové mohou vyzkoušet oba modely. Todkar však ZDNET řekl, že účelové a přizpůsobené modely jsou budoucností AI, ať už jsou definovány jako velké nebo malé.

„Vezměte si příklad Mistral 7B, což je v kontextu jiných LLM relativně malý model, ale když se podíváte na konkrétní úkoly, dělá si fantasticky dobře,“ řekl. "Takže podle mě je budoucnost o přizpůsobitelných modelech."

Todkar navrhuje, že klíčem k úspěchu AI je zajistit, aby model používal vaše data bezpečně a efektivně.