İşletmeler kendi yüksek lisanslarını kurmaya hazırlanıyor - bu neden akıllıca bir hareket?

Kurumsal LLM'ler halka açık, temel modeller üzerine inşa edilebilir. Bu iyi bir başlangıç.

İşletmeler kendi dahili büyük dil modellerini (LLM'ler) oluşturmaya ve sürdürmeye hazır mı?

Yapay zeka - özellikle üretken çeşitlilik - hem teknoloji profesyonellerinin hem de yöneticilerin dizginsiz ilgisini çekti. Şunu düşünün: Son zamanlarda bulut hizmetleri ve altyapıya yönelik bütçe kesintilerine ilişkin bitmek bilmeyen konuşmalara rağmen, yapay zeka finansmanı için para musluğu ardına kadar açıldı. Ancak dışarı doğru dış hizmetlere mi akıyor, yoksa içeriye yerleşik yetenek ve kaynaklara mı akıyor?

OpenAI, Microsoft ve Google gibi pek çok dış kuruluş, LLM'lerin, altyapı desteğinin ve uzmanlığın birincil sağlayıcıları olarak görülüyor. Ancak dahili LLM projelerine olan ilgi de artıyor. TCS tarafından 1.300 CEO'nun katıldığı yeni bir ankete katılanların yaklaşık yarısının, yani %51'inin, kendi üretken yapay zeka uygulamalarını oluşturmayı planladıklarını söylediği ortaya çıktı. Bu, ileride yapılacak çok iş anlamına geliyor - ama neyse ki, halka açık yüksek lisans programlarının temeli zaten atılmış durumda.

TCS'nin baş teknoloji sorumlusu ve çalışmanın ortak yazarı Dr. Harrick Vin, "GPT, Claude, Llama gibi temel yüksek lisans eğitimleri en iyi şekilde dünya çapında tanımlanabilir; İnternet bilgisinin yeniden paketlenmesi olarak görülebilir" dedi. , ZDNET'e söyledi. "Aynı zamanda muhakeme yeteneklerinin yanı sıra yüksek düzeyde çok-modlu anlayış ve üretim yeteneklerine de sahipler."

Bu temel modellerin oluşturulmasının "karmaşık ve pahalı" olduğunu söyleyen Vin, şirket içi kurumsal modellerin bu modellerin yetenekleri üzerine inşa edileceğine dikkat çekti. "Bu modeller, dil anlama ve üretme, akıl yürütme ve genel bilgi gibi temel modellerin temel becerilerinden yararlanacak. Ancak bunları endüstri, işletme ve faaliyet bağlamına genişletmeleri ve uzmanlaştırmaları gerekiyor."

Neyse ki Vin, "bu tür özel modellerin inşası, temel modellerin geliştirilmesiyle karşılaştırıldığında çok daha kolay ve ucuzdur" dedi. "Aslında, geniş kapsamlı yapay zeka modelleri olan temel yüksek öğrenimlerin, amaca özel yapay zeka modelleri ve çözümleri oluşturmak için uzmanlaştırılmasının göreceli kolaylığı, yapay zekanın demokratikleşmesinin temel nedenidir."

Bu kuruluşa özel LLM'ler, "açık kaynaklı veya ticari bazı temel modeller kullanılarak oluşturulan endüstri, kuruluş ve faaliyet odaklı modellere atıfta bulunmaktadır" diye devam etti. "Gelecekte yapay zeka açısından olgunlaşmış bir kuruluşun, tümü temel modellerin yeteneklerini belirli kuruluşa özgü yeteneklerle birleştirerek oluşturulmuş yüzlerce veya binlerce amaca yönelik yapay zeka modeline sahip olacağına inanıyoruz."

Modeller oluşturmanın ve uygulamanın ötesinde, işletmenin üretken yapay zekaya hazırlanması gerekir. Yarısından fazlası (%55) şu anda iş veya işletim modellerinde ya da ürün ve hizmetlerinde yapay zekaya uyum sağlamak için aktif olarak değişiklik yaptıklarını söyledi. 10 yöneticiden dördü gelecekte "yapacak çok fazla değişiklik" olduğunu söyledi TCS anketi, yapay zekanın tüm avantajlarından yararlanamadan önce işlerine geri dönmeleri gerektiğini gösteriyor.

Bu, hem üretken hem de operasyonel yapay zekanın yavaş ama güçlü bir şekilde benimsendiğine işaret ediyor. Vin, geçen yıl boyunca "her kuruluş genel yapay zeka kullanım örneklerini denedi ve 2024 ve sonrası, değeri ölçeklendirmeyle ilgili olacak" dedi. "Ancak deneme aşamasında her kuruluş, değeri ölçeklendirmenin zorlu olduğunu fark etti."

TCS anketine göre şu anda yalnızca %17'si yapay zekayı tartışıyor ve şirket çapında planlar yapıyor. Ayrıca yalnızca %28'i şirkete faydalarını en üst düzeye çıkarmak için kurumsal çapta bir yapay zeka stratejisi oluşturmaya hazır. Yine de Vin teknolojide hızlı bir yükseliş görüyor. Vin, "Yapay zeka çözümlerini geçici veya duruma göre uygulamak ile yapay zeka açısından olgun bir kuruluş oluşturmak için kurum çapında bir plan oluşturmak arasında bir fark var" dedi. "Anketteki nispeten düşük rakamlar, bu tür kurum çapında stratejilerin oluşturulmasına işaret ediyor. Bu beklenen bir şey."

Vin, yapay zeka çözümlerinin benimsenmesi konusunda şöyle devam etti: "Rakamlar oldukça yüksek: Kurumsal fonksiyonların %59'unun yapay zeka uygulamaları süreç içinde veya tamamlanmış durumda ve diğer %34'ü de yapay zeka uygulamaları planlıyor. Her ikisinin de erken aşamasındayız. teknolojik olgunluğun yanı sıra kurumsal düzeyde benimsenme, olgunluk. Çoğu kuruluş, belirli kullanım durumları için yapay zeka ve gen yapay zekadan yararlanmaya başlarken, faydaları ölçmek ve ilgili maliyet ve riskleri yönetmek için daha uzun vadeli bir yolculuğa çıkıyor."

Vin, geçtiğimiz yıl boyunca "her kuruluş genAI kullanım senaryolarını denedi ve 2024 ve sonrası, değeri ölçeklendirmeyle ilgili olacak" dedi. "Ancak deneme aşamasında her kuruluş, değeri ölçeklendirmenin zorlu olduğunu fark etti."
Yeni başlayanlar için "etkili yapay zeka çözümleri oluşturmak, yüksek kaliteli veriler gerektirir" dedi. "Kurumların çok fazla verisi olmasına rağmen bu veriler genellikle birbiriyle tutarsız birçok adaya dağılmış durumdadır. Çoğu kuruluş geçtiğimiz birkaç yılda konsolidasyon ve veri ortamı modernizasyon yolculuklarına başlamış olsa da, bu yolculuklar tamamlanmaktan çok uzaktır. Ayrıca, geçiş Veri varlıklarının bulut ortamlarına aktarılması çoğu kuruluş için devam eden bir çalışmadır. Bu, kuruluşların kurumsal verilerinin yanı sıra bulutta barındırılan temel LLM'lerden de yararlanmasını zorlaştırır."
Ayrıca: Üretken yapay zeka yaratılıyor olabilir. kurtardığından daha fazla iş

Vin ayrıca işletmelerin "veri kökenini, kullanımını, güvenliğini ve gizliliğini proaktif bir şekilde yönetmek için olgunluklarını geliştirmeleri gerekecek" dedi. "Önyargıları ve adil olmayan uygulamaları önlemek için, istemeden bile olsa, hangi verilerin hangi amaçla kullanılabileceğini belirleme sanatında ustalaşmaları gerekecek. Bu sadece tasarım zamanı değil, aynı zamanda çalışma zamanı da bir zorluk." "Yapay zeka modellerinin beklenen davranıştan sapmaya başladığı acil durumları gerçek zamanlı olarak tespit edecek" sistemlere ihtiyaç var.
Son olarak roller ve beceri gereksinimleri, şirketlerin ayak uydurabileceğinden daha hızlı değişiyor. Vin, "Yapay zekanın aşılanmasıyla birlikte, kurumsal bilgi çalışanlarının rolü, iş yapanlardan makinelerin eğitmenleri ve sorgulayıcılarına, makineler tarafından yapılan işleri inceleyenlere ve aynı zamanda eleştirel düşünce ve yaratıcılığa sahip olanlara dönüşecek" dedi.