مدل های بزرگ زبان (LLM) قادر به درک ، تفسیر و ایجاد زبان انسانی هستند و در همه جنبه های زندگی متحول می شوند. با این حال ، آنها همچنین با چالش های خود ، از جمله تولید اطلاعات نادرست یا گمراه کننده (توهم) ، نگرانی های مربوط به حریم خصوصی و آسیب پذیری های امنیتی روبرو هستند.
مدل های بزرگ زبان به مقادیر زیادی از داده های متن دسترسی دارند ، اما داده های آموزش آنها ممکن است منسوخ شود و فقط از حوزه عمومی آمده است. مدل های بزرگ زبان نیاز به دسترسی به داده های صنعتی یک شرکت دارند تا هوش مصنوعی تولیدی (AI) برای صنعت کار کنند. با "آموزش" مدل های بزرگ زبان در مورد داده های جمع آوری شده ، مربوطه ، می توانیم قابلیت اطمینان و صحت پاسخ های آنها را در برنامه های صنعتی بهبود بخشیم.
برای ترکیب هوش مصنوعی مولد در یک استراتژی دیجیتال ، شرکت های تولیدی می توانند با سه معماری اساسی شروع کنند:
داده ها
داده های متنی برای اطمینان از ارائه مدلهای بزرگ زبان پاسخهای مرتبط و معنی دار بسیار مهم است. به عنوان مثال ، هنگام جستجوی اطلاعات در مورد دارایی های صنعتی ، ارائه داده ها و مستندات مربوط به آن دارایی ها و روابط معنایی صریح و ضمنی آنها بسیار مهم است. این زمینه سازی ، مدل های بزرگ زبان را قادر می سازد تا وظایف را درک کنند و پاسخ های مناسب متنی ایجاد کنند.
نقشه دانش صنعتی
ایجاد نقشه های دانش صنعتی برای بهبود کیفیت داده مدلهای بزرگ زبان ضروری است. این نمودار داده ها را با عادی سازی ، مقیاس گذاری و تقویت برای اطمینان از پاسخ های دقیق و قابل اعتماد پردازش می کند. آداب و رسوم قدیمی "زباله در → زباله ها" نیز در مورد تولید هوش مصنوعی اعمال می شود ، با تأکید بر اهمیت غنی سازی داده ها برای بهبود عملکرد مدلهای بزرگ زبان.
تولید پیشرفته
تولید تقویت شده بازیابی (RAG) یک الگوی طراحی پیشرفته است که مدل های بزرگ زبان را قادر می سازد تا داده های خاص صنعت را در پاسخ مستقیم به اعلان ها به کار گیرند. RAG با ترکیب یادگیری متنی ، به مدل های بزرگ زبان اجازه می دهد تا بر اساس داده های مربوط به زمینه های خصوصی استدلال کنند ، و پاسخ های قطعی را به جای پاسخ های احتمالی بر اساس اطلاعات عمومی موجود ارائه می دهند.
علاوه بر این ، RAG ما را قادر می سازد تا انحصاری و امنیت داده های صنعتی در شرکت را حفظ کنیم. مانند هر فناوری پیشرفته ، مدل های بزرگ زبان می توانند در برابر حملات مخالف و نشت داده ها آسیب پذیر باشند. در یک محیط صنعتی ، این مسائل به دلیل داده های حساس مانند طرح های اختصاصی و اطلاعات مشتری ، نیاز به توجه بیشتری دارند.
اطمینان از ناشناس سازی مناسب ، محافظت از زیرساخت های مدل بزرگ زبان ، اطمینان از امنیت انتقال داده ها و اجرای مکانیسم های احراز هویت قوی ، اقدامات مهمی برای کاهش خطرات امنیت سایبری و محافظت از اطلاعات حساس است. RAG اجازه می دهد تا کنترل دسترسی را حفظ کند ، با شرکتهای بزرگ اعتماد ایجاد کند و نیازهای سختگیرانه امنیتی و حسابرسی را برآورده کند.
با استفاده از استفاده از داده ها ، نمودار دانش صنعتی و فن آوری های RAG در راه حل های AI تولیدی ، ما نه تنها می توانیم به چالش هایی مانند نشت داده ها ، کنترل اعتماد و دسترسی و توهم بپردازیم ، بلکه بر کارایی و هزینه کلی راه حل نیز تأثیر می گذارد.
مدل های بزرگ زبان محدودیت های پنجره زمینه ای دارند که دامنه نشانه هایی را که می توانند هنگام پاسخ به یک سریع در نظر بگیرند ، محدود می کند. علاوه بر این ، هر نشانه کل هزینه هر پرس و جو را افزایش می دهد. اگر به عنوان جستجوهای Google به این سؤالات فکر می کنید ، می بینید که اضافه کردن هزینه ها چقدر آسان است.
برای حل این مشکل ، زمینه سازی داده های صنعتی اختصاصی ، ایجاد نقشه های دانش صنعتی و بهینه سازی نمایش داده شدگان با RAG بسیار مهم شد. این مراحل اطمینان حاصل می کند که مدیران آزمایشگاه به یک منبع ورودی قابل جستجو و معنایی معنی دار دسترسی دارند تا از مقادیر گسترده ای از داده های صنعتی استفاده کارآمد تری داشته باشند.
در پایان ، در حالی که مدل های بزرگ زبان پتانسیل خوبی را برای صنایع مختلف ارائه می دهند ، همچنین برای رفع چالش هایی از قبیل عدم دقت ، آسیب پذیری های امنیتی و خطرات حریم خصوصی نیز بسیار مهم است. با جمع آوری و زمینه سازی داده ها ، ساخت نقشه های دانش صنعت و استفاده از فن آوری های برش مانند RAG ، مدل های بزرگ زبان می تواند یک دارایی ارزشمند در ساده سازی عملیات ، اتوماسیون وظایف و ارائه بینش های عملی برای مشاغل در صنایع مختلف باشد.