5 самых больших проблем с LLM и способы их решения

В этой статье вы узнаете о современных возможностях и проблемах внедрения больших языковых моделей в бизнесе: как повысить экономическую эффективность, точность и безопасность работы искусственного интеллекта, поддерживать актуальность информации, адаптировать решения под нужды компании и защищать данные клиентов.

Большие языковые модели занимают ведущие позиции в развитии искусственного интеллекта и открывают широкие возможности для создания новых приложений. Однако перевод таких решений на производственный уровень связан с рядом сложностей. Чтобы искусственный интеллект приносил действительно пользы бизнесу, его ответы должны быть точными, актуальными, учитывать особенности каждой компании и оставаться безопасными для пользователей.

Одной из самых серьезных задач является достижение высокого качества при работе с конечными пользователями. Один из подходов к повышению надежности и эффективности приложений с искусственным интеллектом — использование технологии генерации с поддержкой поиска (Retrieval-Augmented Generation, сокращенно RAG). В рамках такого подхода сочетаются подготовка данных, модели поиска, языковые модели, ранжирование информации, этапы постобработки, проектирование подсказок и обучение на индивидуальных корпоративных данных, чтобы сделать приложения на основе искусственного интеллекта более совершенными и полезными.

Основные проблемы, связанные с внедрением LLM

1. Экономическая эффективность применения больших языковых моделей

Внедрение и поддержка таких моделей требует существенных затрат. К ним относятся расходы на обработку данных, их хранение и использование вычислительных ресурсов. Для небольших компаний это особенно ощутимо, поскольку стоимость может быть довольно высокой, как показали примеры с оптимизацией систем, подобных FrugalGPT Стэнфордского университета.

2. Точность результатов

Очень важно, чтобы искусственный интеллект давал максимально точные и надежные ответы. Одна из распространенных проблем связана с так называемыми "галлюцинациями" — когда система выдает неправдоподобную или ошибочную информацию. Такие неточности могут привести к ошибочным решениям в бизнесе и подорвать доверие клиентов.

3. Актуальность

Сегодня информация быстро устаревает, и для хорошей работы систем на базе больших языковых моделей необходимо поддерживать данные в актуальном состоянии. Использование устаревших сведений может привести к неверным решениям или затруднить обслуживание клиентов, особенно если речь идет о старых условиях предоставления услуг, за которые компания продолжает нести ответственность.

4. Учет корпоративного контекста

Большие языковые модели должны быть настраиваемыми так, чтобы учитывать специфику каждой конкретной компании. Это включает в себя уникальные данные, процессы, требования и даже стиль общения компании с внешним миром.

5. Безопасность

Безопасность контента, генерируемого искусственным интеллектом, крайне важна. Нужно быть уверенными, что такие системы не создают опасных, оскорбительных или предвзятых материалов, и что они не несут рисков для пользователей или самой компании.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Как решить 5 основных проблем с LLM

Экономичная работа с большими языковыми моделями

Команда специалистов разработала подход, который напрямую решает вопрос высокой стоимости внедрения искусственного интеллекта. Методика оптимизации была создана для значительного снижения расходов, связанных с внедрением таких решений. Это позволяет сделать современные технологии искусственного интеллекта доступными и экономически выгодными для компаний любого размера. Благодаря такому подходу команда может выбирать наиболее подходящую и экономичную модель под конкретные задачи.

Повышение точности

Использование современных технологий работы с поиском и обработкой информации, помогает свести к минимуму ошибки и так называемые «галлюцинации» искусственного интеллекта, тем самым делая ответы и взаимодействие с системой более точными и надежными. Один из способов повышения точности — это применение комплексной модели, объединяющей глубокое понимание языка, лингвистические механизмы и методы машинного обучения. Надежность ответов является основой доверия клиентов и стабильной работы компании.

Актуальность информации

С помощью современных механизмов обновления возможно отслеживать каждую выданную пользователю информацию и поддерживать ее актуальность с учетом последних тенденций и новых данных. Особенно это важно для сфер, где скорость обновления информации имеет решающее значение.

Адаптация к корпоративному контексту

Решения по работе с искусственным интеллектом легко адаптируются под особенности каждой компании, обеспечивая релевантные ответы и действия в соответствии с корпоративными требованиями и задачами. Благодаря гибкой интеграции можно использовать данные из любой CRM-системы и настраивать параметры под индивидуальные нужды. Это позволяет каждому клиенту получать персонализированный опыт, а компании — полностью контролировать выдаваемые системой ответы.

Приоритет безопасности

В работе над безопасностью и соблюдением требований к конфиденциальности данных реализуются продвинутые протоколы анонимизации и используются стандарты информационной безопасности. Перед отправкой информации в большую языковую модель можно скрывать все важные и личные данные, чтобы они не попадали во внешние системы, при этом функции искусственного интеллекта остаются полностью работоспособными. Такой подход защищает данные клиентов и обеспечивает надежность работы решений на базе искусственного интеллекта.

Интеграция языковых моделей с пониманием пользовательских намерений

Совмещение языковых моделей с анализом пользовательских намерений позволяет значительно повысить качество работы системы и эффективность бизнес-процессов, при этом оптимизируются и расходы. Такое объединение обеспечивает глубокое понимание запросов пользователей и формирование индивидуальных, точных и осознанных ответов.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Заключение

Задачи внедрения больших языковых моделей в компаниях, особенно связанные с затратами, являются серьезными, но их можно решить. Команда специалистов разработала комплексные решения, которые показывают, как эффективно двигаться вперед. За счет внимания к экономической эффективности, точности, актуальности, учету корпоративного контекста и вопросам безопасности, компании могут в полной мере раскрыть возможности больших языковых моделей. Такой подход позволяет уверенно ориентироваться в сложной сфере внедрения искусственного интеллекта и делает стратегию не только инновационной, но и экономически выгодной, безопасной и полностью соответствующей уникальным задачам бизнеса.

Задачи по интеграции больших языковых моделей в корпоративной среде, в особенности связанные с финансами, довольно серьезны, но их можно успешно преодолеть. Команда специалистов предлагает современные решения, позволяющие эффективно решать эти вопросы. Принимая во внимание аспекты экономичности, точности, актуальности, учета особенностей конкретной компании и безопасности при использовании больших языковых моделей, компании получают возможность максимально использовать преимущества этих технологий. Такой подход помогает организациям уверенно переходить к использованию искусственного интеллекта, обеспечивая инновационность, экономическую целесообразность, безопасность и учет всех индивидуальных целей бизнеса.