Veliki jezikovni modeli (LLM) so sposobni razumeti, razlagati in ustvarjati človeški jezik, ki spreminjajo vse sloje življenja. Vendar pa se soočajo tudi z lastnimi izzivi, vključno z generacijo netočnih ali zavajajočih informacij (halucinacij), pomisleki glede zasebnosti in varnostnimi ranljivostmi.
Veliki jezikovni modeli imajo dostop do velikih količin besedilnih podatkov, vendar so njihovi podatki o usposabljanju lahko zastareli in prihajajo le iz javne domene. Veliki jezikovni modeli potrebujejo dostop do industrijskih podatkov v podjetju, da bi lahko delovali za generativno umetno inteligenco (AI). Z "usposabljanjem" velikih jezikovnih modelov na ustreznih podatkih lahko izboljšamo zanesljivost in natančnost njihovih odzivov v industrijskih aplikacijah.
Za vključitev generativnega AI v digitalno strategijo lahko proizvodna podjetja začnejo s tremi osnovnimi arhitekturami:
Kontekstualizacija podatkov
Kontekstualizacija podatkov je ključnega pomena za zagotavljanje, da veliki jezikovni modeli zagotavljajo ustrezne in smiselne odzive. Na primer, pri iskanju informacij o poslovanju industrijskih sredstev je ključnega pomena zagotoviti podatke in dokumentacijo, povezano s temi sredstvi ter njihovimi izrecnimi in implicitnimi semantičnimi odnosi. Ta kontekstualizacija omogoča velikim jezikovnim modelom, da razumejo naloge in ustvarjajo kontekstno ustrezne odgovore.
Zemljevid industrijskega znanja
Ustvarjanje zemljevidov industrijskega znanja je potrebno za izboljšanje kakovosti podatkov velikih jezikovnih modelov. Ta graf obdela podatke z normalizacijo, skaliranjem in izboljšanjem, da se zagotovi natančne in zaupanja vredne odzive. Stara pregovor "GARBAGE IN → GARBAGE OUT" velja tudi za ustvarjanje AI, kar poudarja pomen obogatitve podatkov za izboljšanje učinkovitosti velikih jezikovnih modelov.
Iskanje generacije izboljšanja
Pridobivanje razširjene generacije (RAG) je napreden vzorec oblikovanja, ki velikim jezikovnim modelom omogoča, da v neposrednem odzivu na pozive izkoristijo posebne podatke o industriji. Z vključitvijo kontekstualnega učenja RAG omogoča velikim jezikovnim modelom, da razmislijo, ki temeljijo na podatkih iz zasebnih kontekstov in zagotavljajo deterministične odgovore in ne verjetnostni odzivi, ki temeljijo na obstoječih javnih informacijah.
Poleg tega nam RAG omogoča ohranjanje ekskluzivnosti in varnosti industrijskih podatkov v podjetju. Kot vsaka napredna tehnologija so lahko tudi veliki jezikovni modeli ranljivi za nasprotne napade in puščanje podatkov. V industrijskem okolju ta vprašanja zahtevajo še več pozornosti zaradi občutljivih podatkov, kot so lastniški dizajni in podatki o strankah.
Zagotavljanje ustrezne anonimizacije, zaščito infrastrukture velikega jezikovnega modela, zagotavljanje varnosti prenosa podatkov in izvajanje močnih mehanizmov za preverjanje pristnosti so pomembni koraki za zmanjšanje tveganj za kibernetsko varnost in zaščito občutljivih informacij. RAG omogoča vzdrževanje nadzora dostopa, graditi zaupanje z velikimi podjetji in izpolnjevati stroge varnosti in revizijske zahteve.
Z uporabo kontekstualizacije podatkov, grafov industrijskega znanja in tehnologij RAG v generativnih AI rešitvah ne moremo samo reševati izzivov, kot so uhajanje podatkov, zaupanje in nadzor dostopa ter iluzija, ampak tudi vpliva na splošno učinkovitost in stroške rešitve.
Veliki jezikovni modeli imajo omejitve kontekstnih oken, ki omejujejo obseg žetonov, ki jih lahko upoštevajo, ko se odzovejo na poziv. Poleg tega vsak žeton poveča skupne stroške vsake poizvedbe. Če o teh poizvedbah mislite kot iskanje Google, lahko vidite, kako enostavno je dodati stroške.
Za reševanje tega problema so postali kritični kontekstualizacija lastniških industrijskih podatkov, ustvarjanje zemljevidov industrijskega znanja in optimizacija poizvedb z Rag. Ti koraki zagotavljajo, da imajo upravljavci laboratorija dostop do iskalnega in semantično smiselnega vhodnega vira za učinkovitejšo uporabo ogromnih industrijskih podatkov.
Za zaključek, čeprav veliki jezikovni modeli ponujajo velik potencial za različne panoge, je ključnega pomena tudi za reševanje izzivov, kot so netočnosti, varnostne ranljivosti in tveganja za zasebnost. Z zbiranjem in kontekstualizacijo podatkov, gradnjo zemljevidov znanja v industriji in izkoriščanjem vrhunskih tehnologij, kot so RAG, modeli velikega jezika, so lahko dragocena prednost pri racionalizaciji operacij, avtomatizaciji nalog in zagotavljanju dejanskih vpogleda za podjetja v različnih panogah.