LLM — это массивные модели машинного обучения, которые были обучены на миллионах точек данных, чтобы иметь возможность понимать и генерировать человеческие языки. Что делает современные LLM, такие как Bard и GPT-4, особенно полезными, так это скорость, с которой они могут генерировать легко читаемый текст. Предприятия внедряют эти модели и приложения на базе LLM для составления заметок и презентаций, редактирования электронных писем, ответов на вопросы, подведения итогов и многого другого. Используя LLM, многие предприятия повышают эффективность и снижают затраты, но по мере роста использования они обнаруживают ограничения LLM.

Ограничения LLM

Одним из ключевых ограничений LLM является их размер и вычислительные требования. Поскольку большие языковые модели обучаются на миллионах точек данных, обучение и поддержка LLM требуют больших ресурсов и значительных вычислительных мощностей для обучения и развертывания. Это может привести к высоким затратам и неэффективности для предприятий. Кроме того, известно, что LLM вносят погрешности из своих обучающих данных в сгенерированный текст и могут давать информацию, которая фактически не соответствует действительности.

Малые языковые модели — путь в будущее

В настоящее время предприятия отказываются от полноразмерных LLM в пользу более мелких языковых моделей, иногда называемых граничными языковыми моделями, которые настраиваются в соответствии с их конкретными потребностями. Вот почему:

Эффективность

Небольшие языковые модели более эффективны для обучения и развертывания. Им требуется меньше данных для обучения, и они могут работать на менее мощном оборудовании, что приводит к экономии средств для предприятий, стремящихся оптимизировать свои вычислительные расходы.

Точность

Из-за своего меньшего масштаба модели периферийного ИИ с меньшей вероятностью будут демонстрировать предвзятость или генерировать фактически неточную информацию. Благодаря целенаправленному обучению на определенных наборах данных они могут более надежно получать точные результаты.

Настройка

Маленькие модели LLM предлагают больший потенциал настройки. Обучая их на собственных или отраслевых наборах данных, предприятия могут адаптировать модели к своим конкретным потребностям и извлечь максимальную выгоду из своих инвестиций в ИИ. Такая гибкость позволяет лучше согласовывать бизнес-цели.

Безопасность

Небольшие языковые модели предлагают преимущества с точки зрения безопасности и надежности по сравнению с большими языковыми моделями. Вот как меньшие модели повышают безопасность в приложениях ИИ:

Меньшие кодовые базы

Меньшие модели имеют меньшую кодовую базу и меньше параметров по сравнению с LLM. Эта уменьшенная сложность сводит к минимуму потенциальную поверхность атаки для злоумышленников. Путем точной настройки большой языковой модели в зависимости от размера и области действия значительно сокращаются потенциальные уязвимости и точки входа для нарушений безопасности, что делает небольшие языковые модели по своей сути более безопасными.

Контроль над данными

Другим аспектом является расширенный контроль над обучающими данными. Модели Edge ML можно обучать на конкретных тщательно отобранных наборах данных, что обеспечивает больший контроль над качеством и целостностью обучающих данных. Практика машинного обучения на небольших наборах данных позволяет предприятиям снизить риски, связанные с предвзятыми или вредоносными данными, которые могут привести к предвзятым выводам или неэтичному поведению. Тщательно отбирая и проверяя обучающие данные, небольшие языковые модели могут обеспечить более безопасные и надежные приложения ИИ.

Упрощенная оценка рисков

Кроме того, тонко настроенное языковое моделирование может быть специально разработано для определения приоритетов безопасности и защищенности, соответствующих потребностям предприятия. Сосредоточив внимание на конкретных вариантах использования и наборах данных, микромодели могут пройти тщательную оценку рисков ИИ и процессы проверки, адаптированные к требованиям организации. Такой индивидуальный подход позволяет предприятиям более эффективно устранять потенциальные уязвимости и угрозы безопасности.

Прозрачность

Кроме того, небольшие языковые модели, как правило, демонстрируют более прозрачное и объяснимое поведение по сравнению со сложными LLM. Эта прозрачность позволяет лучше понять и проверить процессы принятия решений модели, упрощая выявление и устранение любых потенциальных проблем безопасности. Имея представление о том, как работает модель, предприятия могут обеспечить соответствие протоколам безопасности и нормативным требованиям.

Границы

Кроме того, периферийные модели машинного обучения часто обрабатывают данные локально или в контролируемой среде, что снижает потребность в том, чтобы данные покидали территорию организации. Этот подход помогает защитить конфиденциальную информацию и поддерживает конфиденциальность, снижая риск утечки данных или несанкционированного доступа во время передачи данных.

Несмотря на то, что небольшие языковые модели обеспечивают эти преимущества безопасности, важно отметить, что ни одна система ИИ не застрахована от рисков. Надежные методы обеспечения безопасности, постоянный мониторинг и непрерывные обновления по-прежнему необходимы для обеспечения безопасности и защищенности любого приложения ИИ, независимо от размера модели.

Приложения малых языковых моделей

Примеры приложений небольшой языковой модели в корпоративных условиях включают:

Повышение производительности.Небольшие языковые модели можно обучать на корпоративных данных, поэтому ответы, генерируемые моделями, адаптированы для вашей команды. Это может помочь присоединить новых членов команды, гарантировать, что распределенные команды по-прежнему работают с одинаковой информацией, и даже позволить сотрудникам получать ответы на вопросы, характерные для компании, не прерывая коллег.

Pieces for Developers повышает производительность благодаря некоторым из самых продвинутых моделей периферийного машинного обучения на рынке. Приложение позволяет разработчикам сохранять, делиться, обогащать и повторно использовать свои фрагменты кода, а их модели граничного машинного обучения достаточно малы, чтобы жить на вашем компьютере и работать без подключения к Интернету.

Автоматизация обслуживания клиентов. Микромодели могут автоматизировать задачи обслуживания клиентов, отвечая на вопросы и решая распространенные проблемы. Это позволяет представителям-людям сосредоточиться на более сложных и персонализированных взаимодействиях с клиентами.

Ada — это один из стартапов в области ИИ, который занимается обслуживанием клиентов. Ada позволяет командам обслуживания клиентов любого размера создавать чат-ботов без кода, которые могут взаимодействовать с клиентами практически на любой платформе и практически на любом языке. Встреча с клиентами там, где они есть, когда им удобно, — это огромное преимущество клиентского опыта с поддержкой ИИ, которое должны использовать все компании, большие и малые.

Оптимизация продаж и маркетинга. Небольшие языковые модели могут создавать персонализированный маркетинговый контент, например индивидуализированные кампании по электронной почте и рекомендации по продуктам. Это позволяет предприятиям повысить эффективность продаж и маркетинга и добиться лучших результатов.

ViSenze разрабатывает модели обнаружения продуктов для электронной коммерции, которые позволяют интернет-магазинам предлагать своим клиентам все более актуальные продукты. Они обеспечивают высокую рентабельность инвестиций и лучший опыт для покупателей, что делает их всесторонней победой.

Поддержка разработки продукта. Пограничные модели помогают генерировать идеи новых продуктов, тестировать функции и прогнозировать потребительский спрос. Используя эти модели, предприятия могут разрабатывать более совершенные продукты и услуги, отвечающие предпочтениям клиентов.

Один из способов внедрить новые технологии искусственного интеллекта для расширения вашей команды — попробовать Applitools для тестирования вашего программного обеспечения. Applitools утверждает, что сокращает время, необходимое для создания автоматизированных тестов, используя искусственный интеллект для сокращения ручной работы.

Заключение

По сравнению с LLM преимущества небольших языковых моделей сделали их все более популярными среди предприятий. Их эффективность, точность, настраиваемость и безопасность делают их идеальным выбором для предприятий, стремящихся оптимизировать расходы, повысить точность и максимизировать отдачу от своих инструментов искусственного интеллекта будущего и других инвестиций.