Как обучить генеративный ИИ, используя данные компании?

Технология больших языковых моделей (LLM) стала Next Big thing. Важной вехой стал выпуск модели GPT-2 от OpenAI в 2019 году, которая сумела привлечь внимание специалистов благодаря своей способности генерировать текст, близкий к человеческому, на ранее невиданных масштабах​. Следом за этим, в конце 2022 года, OpenAI представила ChatGPT, который предложил пользователям уточнять и направлять разговоры в желаемом направлении, формате и стиле​​. Вскоре после этого мир увидел возможность локального разворачивания собственных моделей благодаря проекту LLama. Между последними событиями прошло совсем немного времени, что является свидетельством бешеного темпа развития технологии в данной области.

Сегодняшняя статья из Harvard Business Review расскажет о возможностях компаний в создании собственных моделей LLM, что открывает новые горизонты в управлении корпоративными знаниями и обслуживании клиентов. Среди методов персонализации LLM можно выделить:
✅ Настройка моделей с использованием специфических данных домена;
✅ Файнтюнинг с применением корпоративной информации;
✅ Интеграция внешних баз данных в модель.

Однако, персонализация данных влечет за собой и ряд сложностей. В статье подробно освещены, вопросы обеспечения безопасности данных, соблюдение юридических норм и управление качеством генерируемого контента. К примеру, в случае с Bloomberg, система была тщательно проверена на публичных финансовых задачах, распознавании именованных сущностей и анализе сентиментов.

Передовые практики в области LLM и персонализации данных уже сейчас формируют будущее цифрового взаимодействия между компаниями и клиентами, все меняется очень быстро, но эта статья позволит понять текущий статус этой работы.

🔗 https://ready.2hr.tech/w1Jn7s