Ca majoritatea dintre noi din industria serviciilor tehnologice, am cercetat cum putem folosi IA pentru clienții noștri existenți și noi.

Înainte de a ne scufunda în oportunități, să facem un scurt rezumat al stării lucrurilor.

IA, sau așa cum preferăm să o numim, LLMs, se concentrează în principal pe următoarele domenii: text, imagini și într-un stadiu ulterior video & sunet. Cu toate acestea, în momentul scrierii acestui articol, video & sunet nu sunt încă pe deplin publice.

Când vorbim despre IA, preferăm să ne referim la ele ca LLMs, deoarece, în jargonul actual al IA, avem de fapt și alte domenii. În ultimul deceniu, IA a fost referită la învățarea automată, extragerea de date, rețelele neuronale și chiar unele domenii ale inteligenței de afaceri. LLMs sunt doar cele mai noi adăugiri la domeniu și cine știe, ce tehnologii mai noi vor apărea în viitorul apropiat.

În scopurile acestui articol, când vorbim despre IA, ne referim de fapt la LLMs.

Deci, cum pot ajuta LLMs afacerea ta?

Am identificat următoarele domenii principale.

Aplicații

Procesarea textului

LLMs s-au dovedit a avea succes în procesarea textului, fie sub formă de rezumare a textului, extragere de date și procesare de date. Toate aceste "activități" sau "sarcini" pentru IA, cunoscută și sub numele de LLM, pot fi transmise prin diverse canale. Cel mai evident este sub forma unui chatbot, dar pot fi implementate și alte canale: pagini web bazate pe formulare sau aplicații UI. 

Companiile care au un set mare de date proprietare, cum ar fi perspective, documente interne, descrieri de produse, pot folosi LLMs în următoarele moduri:

Rezumarea textului 

Este auto-explicativ, dar pentru a o sublinia, ne referim la această sarcină ca la capacitatea de a comprima diverse texte (și poate imagini în viitor) în mai puține cuvinte care evidențiază punctele cheie.

Extragerea datelor

Puteți folosi LLMs pentru a extrage date direct în format CSV, JSON sau Excel din diverse surse de date, cum ar fi CV-uri, perspective, pagini web, etc. Practic, toate sarcinile care în trecut erau realizate de crawleri web, roboți UI, scripturi Python, etc, pot fi acum înlocuite de sarcini realizate prin LLMs.

Procesarea datelor 

Mă refer la procesarea datelor la capacitatea de a "înțelege" un text și de a furniza un răspuns nou care nu a fost (neapărat) verbose în datele de intrare ("text"). Aici, principala diferență în calitate este dată de LLM folosit. Cu cât modelul este mai mare, cu atât este mai inteligent în ceea ce privește înțelegerea datelor. Voi explica într-o altă postare, cum se diferențiază aceste modele.

Validarea datelor

Puteți încorpora LLMs în orice validare de date existentă (sau nouă). Deci, în loc să aveți doar validatorii clasici: este numeric? Este un număr de telefon? Este SSN? Acum puteți folosi LLMs pentru a interoga despre conținutul unei intrări specifice (de exemplu, acest text descrie un accident? - dacă aplicația dvs. procesează cereri de despăgubire, sau de exemplu, textul furnizat include informații care ar putea fi simptomele unei boli? - dacă aplicația dvs. este una legată de sănătate). 

Toate sarcinile de mai sus pot fi ușor incorporate în orice aplicații de afaceri sau puteți alege să deschideți un nou canal de livrare pentru a crea un chatbot care va furniza aceste informații părților interesate țintă (clienți, personal, etc).

Un alt domeniu în care LLMs ar putea fi utile este Generarea de text.

Generarea de text

Probabil cea mai faimoasă caracteristică a LLMs actuale a fost capacitatea de a genera text, sau mai bine zis, conținut. Acest lucru este posibil datorită setului mare de date care a fost introdus în model, care, pe baza unui "prompt", este capabil să creeze răspunsuri. 

Unele aplicații și-au făcut deja drum în lumea afacerilor.

Asistenți de cod

Companiile tehnologice (și dezvoltatorii pe bază individuală) au adoptat LLMs pentru a-i ajuta să genereze șabloane de cod, să găsească bug-uri sau să îmbunătățească codul existent cu rezultate excelente. Această aplicație este cu siguranță aici pentru a rămâne și probabil va fi obligatorie să facă parte din orice stivă de dezvoltare a codului și majoritatea platformelor de acolo (open source sau proprietare).

Copywriting

Cazuri valide și "actori" rău intenționați folosesc LLMs pentru a genera conținut pe diverse subiecte. Informațiile și dezinformarea sunt pe același nivel, rezultatul acestor LLMs. Pe partea de afaceri, LLMs încep să fie folosite pentru a genera anunțuri, documente, rapoarte, etc. Dacă aplicația dvs. de afaceri este plină de câmpuri de text care necesită intrări de text, cel mai probabil în viitor, va exista un buton care vă va ajuta să completați informațiile în acel câmp.

Pro & Contra

Vreau să rezum și pro și contra livrării LLMs în cadrul afacerii dvs.

Costuri

În acest moment, credem că costul este cel mai important factor de luat în considerare. Deși "moneda" unei intrări LLM este destul de ieftină acum (prețul pe token), când vorbim despre aplicații de afaceri utilizate de companii, costurile se pot aduna ușor la mii de dolari atunci când mai multe persoane fac interogări în LLM. Un alt cost de luat în considerare este costul serviciilor de consultanță asociate cu implementarea LLMs. În acest moment, grupul de oameni care înțeleg și pot livra rezultate cu aplicațiile LLMs este destul de mic și, prin urmare, scump.

LLMs private vs LLMs publice

Nu multe organizații sunt dispuse să permită ca datele lor proprietare să fie introduse în LLMs, nici măcar ca intrare. Deși majoritatea furnizorilor de LLMs oferă asigurări că nu folosesc aceste date ca intrare pentru a consolida în continuare modelele lor, nu se poate fi sigur de acest lucru din cauza (evidentei) opacități a codului din spatele rulării LLMs. Ca atare, mai multe afaceri vor fi dispuse să-și implementeze propriile LLMs private care rulează pe propriul lor hardware. Acest lucru va crește și mai mult costul implementării LLMs pentru aplicația dvs.

Halucinații

Este foarte bine documentat faptul că, LLMs au halucinații. Când vorbim despre halucinații în cadrul LLMs, ne referim la "incapacitatea" lor de a genera referințe false/fake. Faptul că își exprimă rezultatele cu un grad ridicat de încredere sau fără referințe adecvate pentru a susține informația. Acest lucru se datorează în mare parte faptului că LLMs sunt în esență compunând numere și orice mică "eroare" care apare la un stadiu al procesului de generare, este multiplicată de următorii pași din model. Cu toate acestea, există modalități de a limita impactul halucinațiilor.

Sperăm că acest articol oferă suficiente informații pentru a vă ajuta să generați idei despre cum ar putea fi utile LLMs pentru organizația dvs.

Sunteți gata să transformați afacerea dvs. cu soluții personalizate de IA?

La Softescu, ne specializăm în dezvoltarea de aplicații inteligente de IA care înțeleg nevoile unice ale afacerii dvs. Echipa noastră de ingineri IA și experți în învățare automată vă poate ajuta să exploatați puterea modelelor de limbaj mari și a IA conversațională, asigurând în același timp o integrare perfectă cu sistemele dvs. existente. Fie că doriți să automatizați procese, să îmbunătățiți experiențele clienților sau să obțineți o mai bună înțelegere a afacerii, contactați-ne pentru o consultare personalizată a soluției de IA.