in

Вот что каждая компания должна знать о больших языковых моделях

От формирования историй до упрощения сложных статей и участия в беседах, которые кажутся по-настоящему человеческими, большие языковые модели (LLM) открывают 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 внутренности и исследуя, как они меняют будущее искусственного интеллекта.

Давайте начнем с основ: что такое большие языковые модели?

Большая языковая модель – это алгоритм, обученный распознавать, обобщать, переводить, прогнозировать и генерировать любую форму текста.

Чем LLM отличаются от традиционных языковых моделей?

Большие языковые модели подпадают под действие алгоритмов глубокого обучения, известных как трансформирующие нейронные сети. Именно архитектура transformer помогла преодолеть ограничения традиционных языковых моделей, которые существуют уже много лет.

Традиционные языковые модели работают последовательно, обрабатывая по одному слову (или символу) за раз и выдавая результат после использования всего входного текста.

Несмотря на свою функциональность, эти модели имели заметный недостаток: они “забывали” начало последовательности к тому времени, как доходили до конца.

Все изменилось в 2014 году, когда впервые был представлен механизм привлечения внимания, который позже был популяризирован Google. Механизм внимания позволил сменить парадигму с последовательной обработки, позволив трансформирующей модели воспринимать всю последовательность одновременно.

Это произвело революцию в понимании контекста машинами. Охватывая сразу весь ввод, модель transformer приобретает способность понимать нюансы и сложные взаимосвязи между словами в тексте.

Как LLM работают под капотом?

Большие языковые модели учатся на данных.

Наборы данных, используемые для обучения LLM, огромны. Например, хорошо известный и всеми любимый GPT4 от OpenAI, как полагают, был обучен примерно на 13 триллионах токенов (подумайте: базовых единицах текста, которые может обработать модель).)

Модель постепенно усваивает слова, концепции, стоящие за ними, и взаимосвязи между ними. Как только модель усвоит достаточно, она может перенести свои “знания” на решение более сложных задач, таких как прогнозирование и генерация текста.

Это возможно благодаря двухкомпонентной архитектуре transformer, 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. Итак, модель “оглядывается назад” на токены, которые она уже сгенерировала, чтобы определить следующий токен в последовательности.

На рисунке “сдвинуто вправо” означает, что во время генерации каждого токена в выходной последовательности модель рассматривает ранее сгенерированные токены (которые “расположены” слева) как контекст. Итак, модель “оглядывается назад” на токены, которые она уже сгенерировала, чтобы определить следующий токен в последовательности.

Как только 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 первоначальное значение токена.

Кодировщик структурирует эти представления, выделяя важные детали и создавая контекстный вектор на основе этого. Таким образом, контекстный вектор содержит суть всего входного текста.

Основываясь на первоначальном выводе и полагаясь на контекстный вектор, декодер генерирует согласованный вывод, скажем, выбирая наиболее подходящее слово для завершения предложения. Повторяя этот процесс, трансформирующая модель может сгенерировать весь отрывок слово в слово.

Благодаря такому обширному процессу обучения, LLM не ограничены выполнением какой-либо конкретной задачи и могут обслуживать множество вариантов использования. Эти типы моделей также называются базовыми моделями. Однако вы можете точно 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 доказывают свою ценность во всех секторах. Вот лишь несколько примеров использования, которые дадут вам представление о том, на что способны LLM.

1. Чат-боты и виртуальные помощники

LLM являются движущей силой эволюции обслуживания клиентов и вовлеченности. Чат-боты и виртуальные помощники на базе LLMS могут обрабатывать сложные запросы, предоставлять персонализированные рекомендации и вести беседы по-человечески, повышая опыт работы с пользователями и эффективность работы.

Энергетические компании, такие как Essent, сталкиваются с постоянным притоком запросов клиентов на обслуживание. Джерун Роуз, ведущий менеджер программы разговорного искусственного интеллекта в Essent, говорит, что компания десятилетиями полагалась на телефонию в качестве основного инструмента обслуживания клиентов.

Однако в условиях усиления конкуренции и резкого роста запросов клиентов на обслуживание Essent осознала необходимость переосмысления своей деятельности для поддержания конкурентного преимущества.

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

2. Анализ настроений, маркетинговые исследования и прогнозирование тенденций

Компании используют LLM для анализа настроений, чтобы оценивать общественное мнение, отслеживать восприятие бренда и прогнозировать тенденции рынка. Анализируя обширные наборы данных, LLM помогают компаниям принимать обоснованные решения, оптимизировать маркетинговые стратегии и оставаться впереди конкурентов.

Например, Sprinklr, платформа для управления социальными сетями и привлечения клиентов, 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, может быть настроен в соответствии с голосами конкретного бренда, обеспечивая согласованность и аутентичность.

Вот несколько заслуживающих внимания LLM, используемых для генерации контента в разных секторах:

  • GPT-3, 4: Эти модели превосходны в создании диалогов, похожих на человеческие, копирайтинге, переводе и многих других задачах, связанных с языком.
  • LaMDA: LaMDA от Google предназначена для вовлечения в разговоры 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, открывая новые возможности в создании креативного контента

4. Персонализированные рекомендации

Платформы электронной коммерции и потоковые сервисы используют LLM для предоставления персонализированных рекомендаций пользователям. Эти модели анализируют поведение и предпочтения пользователей для разработки контента, продуктов и услуг с учетом индивидуальных вкусов, повышая удовлетворенность клиентов и их удержание.

Например, Instacart, служба доставки продуктов, использует LLM для удовлетворения запросов о питании и предоставления персонализированных рекомендаций по продуктам.

Внедрение LLMS для бизнеса: факторы, которые следует учитывать

Внедрение больших языковых моделей в вашу бизнес-деятельность – стратегический шаг, который может принести значительные выгоды. Однако крайне важно проводить эту трансформацию вдумчиво и скрупулезно.

Здесь мы рассмотрим основные факторы, которые вам следует учитывать при внедрении LLMS для вашего предприятия.

1. Доступная инфраструктура и ресурсы

LLM нуждаются в вычислительной мощности, поэтому им требуется надежная инфраструктура. Прежде чем углубляться в работу, оцените свою текущую ИТ-инфраструктуру и определите, может ли она удовлетворить значительные вычислительные потребности LLM или требуется обновление или расширение.

Кроме того, имейте в виду, что LLM могут быть ресурсоемкими. По мере роста вашего бизнеса и увеличения вашей зависимости от LLM масштабируемость становится решающей. Убедитесь, что ваша инфраструктура подходит не только для текущих потребностей, 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 пользовательский

Есть два распространенных способа внедрения LLM: доработать модель с открытым исходным кодом или разработать пользовательскую. Ваш выбор должен соответствовать целям вашего бизнеса.

Модели с открытым исходным кодом, такие как GPT-3,5, предлагают экономически эффективную 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 нужны конкурентные преимущества и большая гибкость, то лучше всего использовать пользовательские модели. Они обеспечивают гибкость в развертывании, позволяя вам адаптировать структуру, конфигурацию и размер модели к вашим конкретным требованиям и целям.

Например, если вы запускаете платформу электронной коммерции, пользовательскую LLM можно обучить, чтобы она лучше понимала запросы, связанные с конкретным продуктом, и взаимодействия с пользователями.

3. Взвесьте имеющийся опыт и навыки

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

И если вам не хватает собственных знаний, подумайте о партнерстве с поставщиками услуг генеративного искусственного интеллекта. Они, специализирующиеся на разработке решений для искусственного интеллекта, могут предоставить необходимые навыки и рекомендации.

4. Обязательно учитывайте требования к управлению данными и соблюдению требований

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

Разработайте надежные политики управления данными и меры по соблюдению требований для защиты пользовательских данных и поддержания доверия. Шифрование, контроль доступа и контрольные журналы являются важными компонентами защиты данных. Убедитесь, что ваши LLM также соответствуют отраслевым нормативным актам, таким как HIPAA в здравоохранении.

Проблемы и риски, связанные с LLM

Хотя LLM предоставляют замечательные возможности, они также создают проблемы, о которых компании должны знать. Здесь мы рассмотрим эти проблемы и предложим решения для обеспечения успешного внедрения LLM:

Задача 1. Предвзятость в обучающих данных

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

Смягчение последствий: регулярно проводите аудит и тонкую настройку LLM для выявления и устранения предвзятости. Внедряйте алгоритмы обнаружения предвзятости и рекомендации во время обучения модели, чтобы уменьшить перекосы в выходных данных.

Кроме того, рассмотрите возможность диверсификации обучающих наборов данных, чтобы минимизировать присущую им предвзятость.

Задача 2. Вопросы конфиденциальности и безопасности данных

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

Меры по смягчению последствий: применяйте строгие меры безопасности данных, включая шифрование конфиденциальных данных, средства контроля доступа, ограничивающие доступ к данным только уполномоченным персоналом, 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 LLM, рассматривая их как разрушители или угрозы своим ролям.

Смягчение последствий: инвестируйте в комплексные программы обучения, чтобы повысить квалификацию сотрудников и ознакомить их с технологией LLM. Внедряйте стратегии управления изменениями, которые вовлекают сотрудников в процесс перехода и подчеркивают преимущества LLMS в повышении эффективности и продуктивности.

Задача 4. Риск чрезмерной зависимости

Чрезмерная зависимость от LLM, особенно когда дело доходит до генерации сообщений для делового общения, может ослабить аутентичность бренда и креативность.

Смягчение последствий: соблюдайте баланс между автоматизацией и творчеством человека. Используйте LLM как инструменты, помогающие развивать креативность человека, а не заменяющие ее. Постоянно просматривайте и редактируйте контент, созданный LLM, чтобы привести его в соответствие с уникальным голосом и ценностями вашего бренда.

Подводя итог

Большие языковые модели – это мощные инструменты, которые обещают стимулировать инновации, улучшать качество обслуживания клиентов и оптимизировать операции. Понимание тонкостей LLM и соображений по их внедрению жизненно важно для компаний, стремящихся к конкурентному преимуществу.

Автор истории iTrex @itrex.

What do you think?

Начинающий

Written by Drimprog

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

GIPHY App Key not set. Please check settings