Odblokowanie rozwoju biznesu: siła dużych modeli językowych

Dla nas wszystkich w tętniącym życiem świecie biznesu zrozumienie potencjału sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla uzyskania przewagi konkurencyjnej. Podzielmy to z perspektywy menedżerskiej.

Tradycyjna sztuczna inteligencja: Wyobraź sobie, że posiadasz markę dżinsów premium. Kontrola jakości jest kluczowa. Chcesz, aby każdy produkt, który dociera do Twoich klientów, był doskonały. Jednak kontrole ręczne mogą być czasochłonne i podatne na błędy. Tradycyjna sztuczna inteligencja jest w stanie to osiągnąć poprzez zestaw danych szkoleniowych, zbiór obrazów używanych do nauczenia sztucznej inteligencji, jak wygląda łza lub przebarwienie tkaniny. Te zestawy danych szkoleniowych mogą być kosztowne w budowie i zwykle koncentrują się na bardzo konkretnym pytaniu.

Przez długi czas ogromne zalety sztucznej inteligencji wydawały się zarezerwowane dla dużych graczy, pomyśl o technologii stojącej za reklamami online, wynikami wyszukiwarek lub rekomendacjami dotyczącymi zakupów online. Inwestycja miała sens dla korporacyjnych gigantów, ale dla zwinnych, mniejszych firm często wydawała się nieosiągalnym marzeniem.

Jednak 30 listopada 2022 roku gra zmieniła się na zawsze. OpenAI wprowadził ChatGPT, wspierając erę dużych modeli językowych (LLM). To nie są standardowe tradycyjne modele sztucznej inteligencji skoncentrowane na konkretnym pytaniu. Są wszechstronne, wyposażone w dowolne zadania językowe. To jak zatrudnienie geniusza, który potrafi dostosować się do praktycznie każdej roli. Musisz dostosować ton kluczowego tonu wiadomości e-mail? Ciekawi Cię trendy sprzedaży? Zmagasz się z planowaniem zadań? LLM wykonują te zadania szybko i łatwo.

Jak inteligentny jest LLM? Po testowaniu ze specjalistyczną wersją testu IQ WAISE IV, LLM, takie jak GPT OpenAI, często osiągają doskonały wynik. Kiedy człowiek zbliża się do idealnego wyniku, jego IQ jest uważane za tak wysokie, że jest niemierzalne. Niektórzy twierdzą, że dzieje się tak tylko dlatego, że pytania i odpowiedzi IQ były częścią ich zestawu danych szkoleniowych, i oczywiście, jest w tym trochę prawdy. LLM przywołuje wcześniej wyuczone odpowiedzi, ale czy nie jest to część ludzkiej wiedzy? Czyż nie wszyscy „pamiętamy wiedzę”? Jak często wypracujesz coś od zera? A kiedy masz oryginalny pomysł, jak często opiera się on tylko na poprzedniej pracy innej osoby?

Wszystko to powiedziawszy, LLM nie są idealne. Są jak genialny uczeń, który po odpowiedzi na pytanie zapomina, że kiedykolwiek je zadałeś. Są niezrównane w przypadku krótkich, skoncentrowanych zadań, ale brakuje im długoterminowej pamięci i kontekstu, który jako ludzie posiadamy.

Co to oznacza dla firm? Oznacza to posiadanie bardzo wydajnego inteligentnego człowieka do krótkich zadań. Chcesz ocenić ton ważnego dokumentu? Potrzebujesz informacji ze złożonych zestawów danych? A może szybkie tłumaczenia dla klientów zagranicznych? LLM są rozwiązaniem.

Weźmy Nexoid jako przykład. Posiadamy produkt pomocy technicznej IT, który zintegrowaliśmy z LLM OpenAI. Przepływ pracy bezproblemowo wykorzystuje LLM do przewidywania czasu realizacji zgłoszeń, szacowania ryzyka związanego z bezpieczeństwem, a nawet uproszczenia i tłumaczenia zapytań użytkowników. To zmiana gry, nie tylko poprawiając wydajność, ale także udowadniając widoczność miękkich danych w zarządzaniu, co wcześniej byłoby niemożliwe. Korzyści są po prostu ogromne.

Ale prawdziwa magia sztucznej inteligencji, zwłaszcza LLM, tkwi w interpretacji danych. Liczby to tylko wierzchołek góry lodowej. LLM zagłębiają się głębiej, oferując wgląd w dane oparte na językach. Zadowolenie klienta, wydajność pracowników, relacje i profesjonalizm można teraz zmierzyć. LLM potrafią interpretować dane językowe na przydatne informacje.

Ewolucja sztucznej inteligencji, zwłaszcza LLM, to nie tylko przełom technologiczny; to rewolucja biznesowa. Wykorzystanie ich możliwości może na nowo zdefiniować wydajność i przyczynić się do niezrównanego wzrostu, co czyni go idealnym dodatkiem do każdego przyszłościowo myślącego przedsiębiorstwa.