Veľké jazykové modely (LLM) sú schopné porozumieť, interpretovať a generovať ľudský jazyk, revolúciu v všetkých oblastiach života. Čelia však aj svojim vlastným výzvam, vrátane tvorby nepresných alebo zavádzajúcich informácií (halucinácie), obáv o ochranu súkromia a bezpečnostných zraniteľností.
Veľké jazykové modely majú prístup k veľkému množstvu textových údajov, ale ich údaje o školení môžu byť zastarané a pochádzajú iba z verejnej domény. Veľké jazykové modely potrebujú prístup k priemyselným údajom podniku, aby sa generatívna umelá inteligencia (AI) mohla pracovať pre priemysel. „Tréningom“ veľkých jazykových modelov na zhromaždených a relevantných údajoch môžeme zlepšiť spoľahlivosť a presnosť ich reakcií v priemyselných aplikáciách.
Ak chcete začleniť generatívnu AI do digitálnej stratégie, výrobné spoločnosti môžu začať s tromi základnými architektúrami:
Kontextualizácia údajov
Kontextualizácia údajov je rozhodujúca pre zabezpečenie toho, aby veľké jazykové modely poskytovali relevantné a zmysluplné reakcie. Napríklad pri hľadaní informácií o prevádzkových priemyselných aktívach je rozhodujúce poskytovať údaje a dokumentáciu týkajúce sa týchto aktív a ich explicitných a implicitných sémantických vzťahov. Táto kontextualizácia umožňuje veľkým jazykovým modelom porozumieť úlohám a generovať kontextovo vhodné odpovede.
Mapa priemyselných znalostí
Na zlepšenie kvality údajov o veľkých jazykových modeloch je potrebné vytvárať mapy priemyselných znalostí. Tento graf spracováva údaje normalizáciou, škálovaním a vylepšením, aby sa zabezpečilo presné a dôveryhodné odpovede. Staré príslovie „odpadky v → odpadky“ sa vzťahuje aj na generovanie AI, zdôrazňujúc dôležitosť obohacovania údajov na zlepšenie výkonu veľkých jazykových modelov.
Vylepšenie vylepšenia
Získanie rozšírenej generácie (RAG) je pokročilý vzor dizajnu, ktorý umožňuje veľké jazykové modely využívať konkrétne údaje odvetvia v priamej reakcii na výzvy. Začlenením kontextového učenia umožňuje RAG modely veľkým jazykom uvažovať na základe údajov zo súkromných kontextov a poskytuje deterministické odpovede skôr ako pravdepodobnostné reakcie založené na existujúcich verejných informáciách.
RAG nám okrem toho umožňuje udržiavať exkluzivitu a bezpečnosť priemyselných údajov v podniku. Rovnako ako každá vyspelá technológia, aj veľké jazykové modely môžu byť náchylné na kontradiktórne útoky a úniky údajov. V priemyselnom prostredí si tieto problémy vyžadujú ešte väčšiu pozornosť z dôvodu citlivých údajov, ako sú proprietárne návrhy a informácie o zákazníkoch.
Zabezpečenie správnej anonymizácie, ochrana infraštruktúry veľkých jazykových modelov, zabezpečenie bezpečnosti prenosu údajov a implementácia silných mechanizmov autentifikácie sú dôležitými krokmi na zníženie rizík kybernetickej bezpečnosti a ochranu citlivých informácií. RAG umožňuje udržiavať kontrolu prístupu, budovať dôveru s veľkými podnikmi a spĺňať prísne požiadavky na bezpečnosť a audit.
Využitím kontextualizácie údajov, grafu priemyselných znalostí a technológií RAG vo generatívnych riešeniach AI môžeme nielen riešiť výzvy, ako je únik údajov, kontrola dôvery a prístupu a ilúzia, ale tiež ovplyvní celkovú efektívnosť a náklady na riešenie.
Veľké jazykové modely majú obmedzenia okien kontextov, ktoré obmedzujú rozsah tokenov, ktoré môžu zvážiť pri reakcii na výzvu. Okrem toho každý token zvyšuje celkové náklady na každý dotaz. Ak uvažujete o týchto dopytoch ako na vyhľadávanie Google, uvidíte, aké ľahké je pridať náklady.
Na vyriešenie tohto problému sa stala kritickou kontextualizáciou proprietárnych priemyselných údajov, vytvárania mapy priemyselných znalostí a optimalizácie otázok s RAG. Tieto kroky zabezpečujú, aby manažéri laboratórií mali prístup k prehľadnému a sémanticky zmysluplnému zdroju vstupu, aby efektívnejšie využívali obrovské množstvo priemyselných údajov.
Na záver, zatiaľ čo veľké jazykové modely ponúkajú veľký potenciál pre rôzne odvetvia, je tiež dôležité riešiť výzvy, ako sú nepresnosti, zraniteľné miesta bezpečnosti a riziká ochrany osobných údajov. Zoštávaním a kontextualizáciou údajov, mapami budovania znalostných odvetví a využívaním špičkových technológií, ako sú RAG, môžu byť modely veľkých jazykov cenným prínosom pri zefektívnení operácií, automatizácii úloh a poskytovania akčných poznatkov pre podniky v rôznych odvetviach.