Как и в прошлых технологических революциях, организации обсуждают, стоит ли использовать коммерческие большие языковые модели (LLMs) или открытые альтернативы при разработке приложений генеративного ИИ. Выбор зависит от ваших целей. Ключевыми решениями являются выбор правильной модели и обогащение её качественными корпоративными данными. Рассмотрим различные конструкции моделей — закрытые, открытые и гибридные.
Типы моделей: Закрытые против открытых
При создании приложений генеративного ИИ организации обычно выбирают между закрытыми и открытыми LLM. Закрытые LLM сохраняют свой исходный код в секрете для защиты безопасности и интеллектуальной собственности. В отличие от них, открытые LLM предоставляют свободный доступ к исходному коду, позволяя пользователям модифицировать и адаптировать программное обеспечение. Однако некоторые открытые модели имеют ограниченные компоненты, требующие коммерческой лицензии, что приводит к появлению так называемых «открытых моделей». В таких случаях архитектура и параметры могут быть общедоступными, в то время как определённые части кода остаются собственностью. Такие совместные усилия могут помочь выявить предвзятости и способствовать обмену знаниями.
Данные: Основной ресурс
Условия лицензирования и использования существенно влияют на развертывание конкретной модели. Однако зацикливаться на дебатах о закрытых и открытых моделях — краткосрочно. 70% CEO, опрошенных PwC, ожидают, что генеративный ИИ изменит их операции в ближайшие три года. Вместо этого сосредоточьтесь на качестве ваших данных, поскольку оно станет вашим ключевым конкурентным преимуществом.
Время пересмотреть наше понимание данных. Хотя их часто называют «новой нефтью», на самом деле они больше похожи на воду. Так же как вода поддерживает жизнь, данные питают генеративный ИИ. Для эффективности и того, и другого требуется тщательный отбор и очистка.
Чтобы максимизировать потенциал вашего генеративного ИИ, необходимо провести качественные данные через структурированный процесс: сбор, очистка, предварительная обработка, аннотирование и организация перед переходом к обучению модели, её оценке и дообучению.
Правильный выбор модели
Эксперименты с различными типами и размерами моделей необходимы для удовлетворения ваших специфических потребностей. Правильный выбор — это выбор наиболее подходящей модели для вашего бизнеса — может существенно повлиять на эффективность.
Нужна ли вам масштабная модель, содержащая обширные данные, например, цифровой помощник с большим объёмом знаний? Большая LLM с сотнями миллиардов данных может подойти идеально. В то же время, если ваша цель — предоставить клиентам конкретную информацию о продукте, небольшая языковая модель (SLM) с использованием генерации с поддержкой извлечения (RAG) может быть достаточной. Для мобильных приложений компактные LLM, оптимизированные для смартфонов, могут предложить более быстрые, эффективные по стоимости и энергопотреблению решения.
Кроме того, важно, где вы развертываете эти модели. Использование корпоративных данных для создания приложений на локальных серверах позволяет улучшить интеграцию.
Заключение
Ландшафт моделей генеративного ИИ постоянно меняется, и будущие модели будут существенно отличаться от современных. Какой бы путь вы ни выбрали, сотрудничество с правильной организацией может преобразовать ваши данные в практические insights.
Dell Technologies предлагает всесторонний набор технологий, оптимизированных для ИИ, чтобы гарантировать, что ваши данные получают необходимую поддержку. Используя проверенные эталонные проекты Dell, вы получите базовые схемы для разработки своих услуг генеративного ИИ, поддерживаемые командой профессиональных услуг, готовой помочь вам.
Узнайте больше о решениях Dell в области ИИ.
Рейтинг
