Suured keelemudelid (LLM -id) on võimelised mõistma, tõlgendama ja genereerima inimkeele, muutes kõik elualad. Kuid nad seisavad silmitsi ka oma väljakutsetega, sealhulgas ebatäpse või eksitava teabe (hallutsinatsioonid), privaatsusprobleemide ja julgeolekuhaavatavuste genereerimisega.
Suurtel keelemudelitel on juurdepääs suurtele tekstiandmetele, kuid nende koolitusandmed võivad olla aegunud ja pärinevad ainult avalikust valdkonnast. Suured keelemudelid vajavad juurdepääsu ettevõtte tööstuslikele andmetele, et generatiivset tehisintellekti (AI) töötamist tööstuses töötaks. "Treeningu" suurte keelemudelitega, mis käsitlevad asjakohaseid andmeid, saame parandada nende vastuste usaldusväärsust ja täpsust tööstuslikes rakendustes.
Generatiivse AI lisamiseks digitaalstrateegiasse saavad tootmisettevõtted alustada kolme põhilise arhitektuuriga:
Andmete kontekstualiseerimine
Andmete kontekstualiseerimine on kriitilise tähtsusega tagamaks, et suured keelemudelid pakuksid asjakohaseid ja sisukaid vastuseid. Näiteks tööstuslike varade käitamise kohta teabe otsimisel on kriitiline esitada nende varadega seotud andmeid ja dokumente ning nende selgesõnalisi ja kaudseid semantilisi suhteid. See kontekstualiseerimine võimaldab suurtel keelemudelitel mõista ülesandeid ja luua kontekstiliselt sobivaid vastuseid.
Tööstumiste kaart
Tööstuslike teadmiste kaartide loomine on vajalik suurte keelemudelite andmete kvaliteedi parandamiseks. See graafik töötleb andmeid normaliseerimise, skaleerimise ja täiustamise teel, et tagada täpsed ja usaldusväärsed vastused. Vana kõnekäänd "prügi → prügi välja" kehtib ka AI genereerimisel, rõhutades andmete rikastamise olulisust suurte keelemudelite toimimise parandamiseks.
Otsingu suurendamise genereerimine
Õppinud suurendatud genereerimine (RAG) on täiustatud disainimuster, mis võimaldab suurtel keelemudelitel kasutada konkreetseid tööstuse andmeid otsese vastuse korral viipetele. Kontekstuaalse õppimise kaasamisel võimaldab RAG suurtel keelemudelitel põhjustada privaatsete kontekstide andmete põhjal, pakkudes olemasoleva avaliku teabe põhjal pigem deterministlikke vastuseid, mitte tõenäolisi vastuseid.
Lisaks võimaldab Rag meil säilitada ettevõtte tööstuslike andmete ainuõigust ja turvalisust. Nagu iga arenenud tehnoloogia, võivad ka suured keelemudelid olla rasvaste rünnakute ja andmete lekete suhtes haavatavad. Tööstuskeskkonnas nõuavad need probleemid tundlike andmete, näiteks omandiõiguse kujundamise ja klientide teabe tõttu veelgi suuremat tähelepanu.
Nõuetekohase anonüümseerimise tagamine, suure keelemudeli infrastruktuuri kaitsmine, andmeedastuse turvalisuse tagamine ja tugevate autentimismehhanismide rakendamine on olulised sammud küberturvalisuse riskide vähendamiseks ja tundliku teabe kaitsmiseks. Rag võimaldab säilitada juurdepääsu kontrolli, luua usalduse suurte ettevõtetega ning täita rangeid turva- ja auditeerimisnõudeid.
Andmete kontekstualiseerimise, tööstuslike teadmiste graafiku ja RAG -tehnoloogiate abil generatiivsetes AI -lahendustes võimendades ei saa me lahendada mitte ainult selliseid väljakutseid nagu andmete leke, usalduse ja juurdepääsu kontroll ning illusioon, vaid mõjutada ka lahenduse üldist tõhusust ja kulusid.
Suurte keelemudelite kontekstiaknapiirangud on, mis piiravad žetoonide vahemikku, mida nad kiirele reageerimisel arvestada saavad. Lisaks suurendab iga märk iga päringu kogumaksumust. Kui arvate neid päringuid kui Google'i otsinguid, näete, kui lihtne on kulusid lisada.
Selle probleemi lahendamiseks muutusid kriitiliseks, et kontekstualiseerida patenteeritud tööstuslikke andmeid, tööstuslike teadmiste kaartide loomist ja päringute optimeerimist. Need sammud tagavad, et laborihalduritel on juurdepääs otsitavale ja semantiliselt sisukale sisendallikale, et kasutada tõhusamalt palju tööstuslikke andmeid.
Kokkuvõtteks võib öelda, et kuigi suured keelemudelid pakuvad suurt potentsiaali erinevatele tööstusharudele, on kriitiline ka selliste väljakutsetega nagu ebatäpsused, turvaaukude ja privaatsusriskid. Andmete kogumise ja kontekstualiseerimise, tööstuse teadmiste kaartide ehitamise ja tipptasemel tehnoloogiate, näiteks RAG-i võimendamisel võivad suure keelemudelid olla väärtuslik eelis toimingute sujuvamaks muutmiseks, ülesannete automatiseerimiseks ja pakkudes ettevõtetele erinevates tööstusharudes tegutsevaid teadmisi.