Veliki jezični modeli (LLMS) mogu razumjeti, tumačiti i generirati ljudski jezik, revolucioniranje svih šetnji života. Međutim, oni se također suočavaju sa svojim izazovima, uključujući stvaranje netačnih ili pogrešnih informacija (halucinacije), zabrinutosti privatnosti i sigurnosne ranjivosti.
Veliki jezični modeli imaju pristup velikim količinama tekstualnih podataka, ali njihovi podaci o obuci mogu biti zastarjeli i dolaze samo iz javne domene. Veliki jezični modeli trebaju pristup industrijskim podacima preduzeća u cilju generativne umjetne inteligencije (AI) za rad za industriju. "Trening" velikim jezičkim modelima na prikupljenim, relevantnim podacima možemo poboljšati pouzdanost i tačnost njihovih odgovora u industrijskim primjenama.
Uključiti Generativni AI u digitalnu strategiju, proizvodne kompanije mogu započeti sa tri osnovne arhitekture:
Kontekstualizacija podataka
Kontekstualiziranje podataka su kritično za osiguranje da veliki jezični modeli pružaju relevantne i značajne odgovore. Na primjer, prilikom traženja informacija o operativnoj industrijskoj imovini, postaje kritično za pružanje podataka i dokumentacije vezanih za te imovine i njihove eksplicitne i implicitne semantičke veze. Ova kontekstualizacija omogućava velikim jezičkim modelima da razumiju zadatke i stvaraju kontekstualno odgovarajuće odgovore.
Karta industrijske znanje
Izrada karata industrijske znanje potrebne su za poboljšanje kvaliteta podataka velikih jezičnih modela. Ovaj grafikon procesuje podatke normalizacijom, skaliranjem i poboljšanjem kako bi se osigurao tačni i pouzdani odgovori. Stara izlagač "smeća" smeća "također se odnosi na generiranje AI-a, naglašavajući važnost obogaćivanja podataka za poboljšanje performansi velikih jezičnih modela.
Generacija poboljšanja pretraživanja
Dobivanje povećane generacije (krpe) je napredni dizajn uzorak koji omogućava velikim jezičnim modelima da iskoriste određene podatke u industriji u direktnom odgovoru na upite. Uključujući kontekstualno učenje, Krg omogućava veliki jezik u razlogu na osnovu podataka iz privatnih konteksta, pružajući determinističke odgovore, a ne vjerojatni odgovore na temelju postojećih javnih informacija.
Pored toga, Krva nam omogućava da održavamo ekskluzivnost i sigurnost industrijskih podataka u preduzeću. Kao i svaka napredna tehnologija, veliki jezični modeli mogu biti osjetljivi na protivničke napade i curenja podataka. U industrijskom okruženju ta pitanja zahtijevaju još veću pažnju zbog osjetljivih podataka kao što su vlasnički dizajni i podaci o kupcima.
Osiguravanje odgovarajuće anonimizacije, zaštitu velike jezične modelne infrastrukture, osiguravajući sigurnost prenosa podataka i implementacije snažnih mehanizama za provjeru autentičnosti važni su koraci za smanjenje rizika za kibernetičke sigurnost i zaštitu osjetljivih podataka. KR omogućava održavanje kontrole pristupa, izgraditi povjerenje velikim preduzećima i udovoljavati strožim sigurnosnim i revizijskim zahtjevima.
Koristeći kontekstualizaciju podataka, grafikoni industrijskih znanja i krpe tehnologije u generativnim AI rješenjima, ne samo da se mogu baviti izazovima kao što su curenje podataka, povjerenje i pristup pristupu i iluziju, ali i iluzija utječu na cjelokupnu efikasnost i troškove rješenja.
Veliki jezični modeli imaju ograničenja prozora konteksta koja ograničavaju raspon tokena koje mogu razmotriti kad odgovaraju na brz. Pored toga, svaki token povećava ukupne troškove svakog upita. Ako mislite na ove upite kao Google pretraživanja, možete vidjeti koliko je lako dodati troškove.
Da bi se riješio ovaj problem, kontekstualizaciju vlasničkih industrijskih podataka, stvarajući karte industrijske znanje i optimiziranje upita sa krpom postale su kritične. Ovi koraci osiguravaju da menadžeri laboratorija imaju pristup pretraživanju i semantički smislenom ulazu u ulaz koji će učiniti efikasniju upotrebu ogromnih količina industrijskih podataka.
Zaključno, dok veliki jezik modeli nude veliki potencijal za razne industrije, kritično je da se bavi izazovima kao što su netočnosti, sigurnosne ranjivosti i rizik od privatnosti. Kontaktiranjem i kontekstualizacijom podataka, mapa znanja izgradnje i korištenje vrhunskih tehnologija kao što su krpa, veliki jezični modeli mogu biti vrijedna imovina u pojednostavljujućim operacijama, automatiziranju zadataka i pružanju radnih uvida za preduzeća u različitim industrijama.