Stór tungumálalíkön (LLMS) eru fær um að skilja, túlka og búa til mannlegt tungumál og gjörbylta öllum lífstíðum. Samt sem áður standa þeir frammi fyrir eigin áskorunum, þar á meðal kynslóð ónákvæmra eða villandi upplýsinga (ofskynjanir), persónuverndaráhyggjur og varnarleysi.
Stór tungumálalíkön hafa aðgang að miklu magni af textagögnum, en þjálfunargögn þeirra geta verið úrelt og koma aðeins frá almenningi. Stór tungumálalíkön þurfa aðgang að iðnaðargögnum fyrirtækisins til að kynslóð gervigreind (AI) geti unnið fyrir iðnaðinn. Með því að „þjálfun“ stór tungumálalíkön á samsett, viðeigandi gögn, getum við bætt áreiðanleika og nákvæmni svara þeirra í iðnaðarforritum.
Til að fella kynslóð AI í stafræna stefnu geta framleiðslufyrirtæki byrjað með þremur grunnarkitektúr:
Gagnasamhengi
Samhengisgögn eru mikilvæg til að tryggja að stór tungumálalíkön gefi viðeigandi og þroskandi viðbrögð. Til dæmis, þegar leitað er upplýsinga um rekstur iðnaðareigna, verður mikilvægt að veita gögn og skjöl sem tengjast þessum eignum og afdráttarlausum og óbeinum merkingartækni þeirra. Þessi samhengisvæðing gerir stórum tungumálalíkönum kleift að skilja verkefni og búa til samhengisleg svör.
Iðnaðarþekkingakort
Að búa til iðnaðarþekkingarkort er nauðsynlegt til að bæta gæði gæða stórra tungumálalíkana. Þetta línurit vinnur gögnin með normalization, stigstærð og aukningu til að tryggja nákvæm og traust svör. Gamla orðtakið „sorp í → sorp út“ á einnig við um að búa til AI og leggja áherslu á mikilvægi þess að auðga gögn til að bæta árangur stórra tungumálalíkana.
Kynslóð leitar
Sókn aukin kynslóð (RAG) er háþróað hönnunarmynstur sem gerir stórum tungumálalíkönum kleift að nýta sérstök atvinnugreinargögn í beinum viðbrögðum við fyrirmælum. Með því að fella samhengisnám gerir RAG stór tungumálalíkön kleift að skynsemi byggð á gögnum úr einkasamhengi, sem veitir ákvarðandi svör frekar en líkleg viðbrögð byggð á núverandi opinberum upplýsingum.
Að auki gerir Rag okkur kleift að viðhalda einkarétt og öryggi iðnaðargagna í fyrirtækinu. Eins og allar háþróaðar tækni, geta stór tungumálalíkön verið viðkvæm fyrir andstæðum árásum og gögnum. Í iðnaðarumhverfi þurfa þessi mál enn meiri athygli vegna viðkvæmra gagna eins og sérhönnunar og upplýsinga viðskiptavina.
Að tryggja rétta nafnleyfi, vernda stóran innviði tungumálalíkans, tryggja öryggi gagnaflutnings og innleiða sterk sannvottunaraðferðir eru mikilvæg skref til að draga úr netöryggisáhættu og vernda viðkvæmar upplýsingar. Rag gerir kleift að viðhalda aðgangsstýringu, byggja upp traust með stórum fyrirtækjum og uppfylla strangar kröfur um öryggi og endurskoðun.
Með því að nýta samhengi gagna, iðnaðarþekkingar og tuska tækni í kynslóð AI lausna, getum við ekki aðeins tekið á áskorunum eins og gagnaleka, trausti og aðgangsstýringu og blekking, heldur einnig haft áhrif á heildar skilvirkni og kostnað lausnarinnar.
Stór tungumálalíkön eru með samhengisgluggatakmarkanir sem takmarka svið táknanna sem þeir geta íhugað þegar þeir svara hvetjandi. Að auki eykur hvert tákn heildarkostnað hverrar fyrirspurnar. Ef þú hugsar um þessar fyrirspurnir sem Google leitar geturðu séð hversu auðvelt það er að bæta við kostnaði.
Til að leysa þetta vandamál, samhengi við sér iðnaðargögn, skapa iðnaðarþekkingarkort og hámarka fyrirspurnir með tusku urðu mikilvægar. Þessi skref tryggja að stjórnendur rannsóknarstofu hafi aðgang að leitanlegri og merkingarlega þroskandi inntaksheimild til að nýta meira magn af iðnaðargögnum.
Að lokum, þó að stór tungumálalíkön bjóða upp á mikla möguleika fyrir ýmsar atvinnugreinar, er það einnig mikilvægt að takast á við áskoranir eins og ónákvæmni, öryggisleysi og persónuverndaráhættu. Með því að safna saman og samhengja gögn, byggja upp þekkingarkort í iðnaði og nýta sér nýjasta tækni eins og tuska, stór tungumálalíkön geta verið dýrmæt eign í hagræðingu á rekstri, sjálfvirkni verkefna og veitt aðgerðum fyrir fyrirtæki í mismunandi atvinnugreinum.