„Anksčiau šiais metais PGA Tour skaitmeninis vadovas matė, kad ChatGPT sukuria skaitmeninį dvigubo bugio atitikmenį, kai pokalbių robotui uždavė klausimą apie pagrindinę golfo istoriją: kiek kartų Tigeris Woodsas laimėjo turą?
„Generative AI“ modeliai gali būti mokomi, naudojant daugybę duomenų iš interneto ir kitų šaltinių, tačiau jiems vis tiek trūksta gilių, specifinių žinių net tokiomis pagrindinėmis temomis, kaip golfas, suprato Scottas Guttermanas, „Tour“ skaitmeninių ir transliavimo technologijų vyresnysis viceprezidentas.
"Trūksta duomenų, yra apibendrintų duomenų. Tie dalykai tiesiog lėmė apibendrintus atsakymus", - sakė Guttermanas.
Dirbtinio intelekto (AI) projektams pereinant nuo bandomojo projekto etapo į operacijas, įmonių vartotojai atranda, kad daugelis AI modelių yra tokie pat naudingi, kaip ir naujas darbuotojas, pradedantis orientuotis.
Įmonės mano, kad labai svarbu papildyti šiandieninius bendruosius modelius, pvz., siūlomus Anthropic ar OpenAI, pateikiant daugiau konkrečiai pramonės šakai ar verslui būdingų duomenų, jei jie bus naudingi.
(„News Corp“, „The Wall Street Journal“ savininkas, bendradarbiauja su „OpenAI“ turinio licencijavimo srityje.)
Tačiau šis papildymas suteikia daugybę galimybių, kuriose aukštesnis tikslumo ir patikimumo lygis taip pat atneša daugiau sąnaudų ir sudėtingumo, sakė Ritu Jyoti, AI ir duomenų generalinis direktorius ir grupės viceprezidentas bei tyrimų įmonės International Data Corp pasaulinis AI vadovas. Papildymas veikia tik tuo atveju, jei įmonės nepriekaištingai tvarko savo duomenis, sakė Jyoti.
Dar kitas klausimas, kiek pakanka padidinimo, kad modeliai būtų pakankamai tikslūs ir patikimi konkrečiam naudojimui. Įvairios įmonės, įskaitant konsultantus, debesų paslaugų teikėjus, pvz., „Amazon Web Services“, ir modelių kūrėjus, tokius, kaip pats OpenAI, siekia padėti.
IDC apskaičiavo, kad pasaulinės išlaidos dirbtiniam intelektui, įskaitant su AI palaikytas programas, infrastruktūrą ir susijusias IT bei verslo paslaugas, iki 2028 m. padidės daugiau, nei dvigubai – iki 632 mlrd. dolerių.
PGA Tour teigė, kad dabar naudoja metodą, vadinamą išplėstine generacija arba RAG, kad būtų išvengta bet kokių būsimų AI klaidų. Ji naudoja „Claude“ „Amazon Web Services“ infrastruktūrą, tada įveda konkrečiai organizacijai skirtą informaciją, pavyzdžiui, 190 puslapių dokumentą, kuriame yra „Tour“ taisyklės. Tokiu būdu ji gali pateikti užklausą ir reikalauti, kad modelis tiesiogiai nurodytų informaciją dokumente, o ne informaciją, paimtą iš interneto.
Visus rezultatus vis dar peržiūri žmogus, prieš pristatant juos žaidėjams ar klientams, sakė Guttermanas.
Tačiau, pasak Will McQueen, farmacijos ir biotechnologijų milžinės „Bayer“ žemės ūkio padalinio viceprezidentas ir duomenų išteklių bei analizės vadovo, RAG metodas gali būti taikomas tik iki iki tam tikros ribos. „Tai, be abejo, ribota“, - sakė McQueenas.
RAG pakankamai gerai veikia tam tikrais mažais statymais, pavyzdžiui, atsakant į naujų inžinierių klausimus įjungimo procese, sakė jis. Vis dėlto, patariant ūkininkams, kaip prižiūrėti pasėlius, rizika yra daug didesnė. Tam bendrovė gali imtis „koregavimo“, – sakė McQueenas, arba apmokyti modelio dalis su patentuotais duomenimis, kad gautų didelį atsakymų tikslumo ir aktualumo šuolį.
Tačiau koregavimas gali būti dar brangesnis, reikalauja daugiau specializuotų talentų ir vis tiek nepasiekia 100% tikslumo, sakė Jyoti. Kad padėtų, modelių kūrėjai, tokie, kaip OpenAI, dabar siūlo verslo klientams pagalbą, koreguojant ir tinkinant modelį.
Aukščiausias šiandienos tikslumo lygis įmanomas tik tada, kai įmonė apmoko savo modelius nuo pat pradžių, sakė Jyoti. Tačiau tokiam požiūriui reikalingos išlaidos ir talentas daugeliui įmonių yra pernelyg dideli pinigai, sakė ji.
Pavyzdžiui, pagal užsakymą sukurtas tik mažos kalbos modelis gali kainuoti nuo 500 000 dolerių iki milijonų dolerių, sakė „Bayer McQueen“. Nuolatinė priežiūra prideda dar vieną išlaidų sluoksnį.
Nepaisant to, „Rocket Cos.“ įžvelgia tokio požiūrio potencialą, sakė vyriausiasis technologijų pareigūnas Shawnas Malhotra. Skolinimo milžinas tiria dirbtinio intelekto modelį, kad automatiškai užpildytų hipotekos paraiškų dalis.
Tačiau namų nuosavybės kalboje yra daug niuansų, kurių patys pamatų modeliai paprastai nesuprastų, sakė Malhotra. „Tai ne tik vardas ir numeris“, – sakė jis. "Jūs nerimaujate: koks čia būstas? Ar tai individualus namas?"
Mažo modelio kūrimas gali padėti AI suprasti tuos niuansus, sakė Malhotra.
„Gali tekti pateikti pavyzdžius: „Kai būstas apibūdinamas taip, jis priskiriamas tokio tipo nuosavybei; kai aprašomas kitaip, jis priderinamas prie kitokio turto“.
Įmonės vis dar mokosi, kaip pritaikyti įvairius metodus, ir išsiaiškinti, kurie iš jų yra prasmingi konkrečiose situacijose.
„Dauguma klientų vienu ar kitu būdu naudoja RAG“, – sakė Amazon.com AWS GenAI inovacijų centro direktorius Sri Elaprolu. "Kai kurie klientai pradeda tobulinti – pradedame pastebėti, kad apimtys sparčiai didėja. Vis daugiau klientų tiria, ką reiškia iš anksto paruošti modelį."
Taip pat atsiranda specifiniai pramonės modeliai, padedantys išspręsti kai kuriuos tinkinimo sudėtingumus.
Teisinių technologijų įmonė „Luminance“ turi dirbtinio intelekto modelį, kuris per pastaruosius 10 metų buvo specialiai apmokytas daugiau, nei 150 milijonų, teisinių dokumentų. „Luminance“ generalinė direktorė Eleanor Lightbody teigė, kad kažkas negerai teisiniame kontekste gali būti pražūtinga. „Štai kodėl dirbtinis intelektas, kurį ką tik išmokai sudaryti teisines sutartis, yra toks svarbus."
Tačiau bendra šių siaurų AI modelių pasiūla vis dar yra ribota, sakė IDC Jyoti. Kol kas didinimo ir pritaikymo užduotis tenka tiesiogiai įmonėms.
Kaip ir PGA turas, kuriame nustatyta, kad ChatGPT retkarčiais sakydavo, kad Woodsas turi 15 PGA turo laimėjimų. Tiesą sakant, jis turi 82.
"Tigeris laimėjo 15 pagrindinių turnyrų. Tai nėra tas pats, kas laimėti 82 PGA Tour renginius", - sakė Guttermanas. „Mes supratome, kad mums reikia pradėti, kad modeliai suprastų skirtumą tarp pagrindinių pergalių ir PGA turo pergalių.“ [1]
1. AI Has a Lot of Learning to Do to Be Useful. Bousquette, Isabelle. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 15 Oct 2024: B.1.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą