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Giant Language Fashions (LLMs) haben die Artwork und Weise revolutioniert, wie Maschinen mit Menschen interagieren. Sie sind eine Unterkategorie der Generativen KI mit einem Schwerpunkt auf textbasierten Anwendungen, während Generative KI viel breiter ist und Textual content, Audio, Video, Bilder und sogar Code umfasst!
AWS fasst es intestine zusammen: „Generative künstliche Intelligenz (generative KI) ist eine Artwork von KI, die neue Inhalte und Ideen erstellen kann, darunter Gespräche, Geschichten, Bilder, Movies und Musik. Sie verwendet Trainingsdaten wieder, um neue Probleme zu lösen.“
Generative KI hat neue Grenzen in der KI-Landschaft eröffnet!
LLMs bieten die Fähigkeit, menschenähnliche Antworten zu generieren, aber wie sollten KI-Anwender sie nutzen? Gibt es einen Leitfaden oder einen Ansatz, der der Branche hilft, Vertrauen in diese Spitzentechnologie aufzubauen?
Genau das werden wir in diesem Artikel besprechen. Additionally, fangen wir an.
Ein Assistent zum Einstieg!!!
LLMs sind im Wesentlichen Generatoren, daher wird empfohlen, sie für Zwecke wie das Erstellen von Zusammenfassungen und das Bereitstellen von Erklärungen sowie Antworten auf eine breite Palette von Fragen zu verwenden. Normalerweise wird KI verwendet, um menschliche Experten zu unterstützen. Ebenso können LLMs Ihr Verständnis komplexer Themen verbessern.
Branchenexperten betrachten LLMs als gute Resonanzkörper – ja, sie eignen sich intestine, um Validierungsfragen zu stellen, Ideen zu brainstormen, Entwürfe zu erstellen oder sogar zu prüfen, ob es eine bessere Möglichkeit gibt, den vorhandenen Inhalt zu artikulieren. Solche Empfehlungen bieten Entwicklern und KI-Enthusiasten die Möglichkeit, diese leistungsstarke Technologie zu testen.
LLMs helfen nicht nur beim Verfassen von Texten, sondern auch beim Generieren und Debuggen von Code und erklären komplexe Algorithmen auf leicht verständliche Weise. Dabei wird ihre Rolle bei der Entmystifizierung des Fachjargons hervorgehoben, um ein maßgeschneidertes konzeptionelles Verständnis für unterschiedliche Personas zu ermöglichen.
Vorteile!!
Lassen Sie uns nun einige Fälle diskutieren, die die Rolle von LLMs bei der Steigerung der Effizienz unterstreichen. Die folgenden Beispiele konzentrieren sich auf die Generierung von Berichten und Erkenntnissen sowie die Vereinfachung von Geschäftsprozessen.
Werkzeuge zur Zusammenarbeit: Das Erstellen von zusammenfassenden Berichten von Daten, die über Anwendungen wie Slack hinweg geteilt werden, ist eine sehr effektive Möglichkeit, über den Projektfortschritt informiert zu bleiben. Sie können Particulars wie das Thema, den aktuellen Standing, die bisherige Entwicklung, die Teilnehmer, Aktionspunkte, Fälligkeitsdaten, Engpässe, nächste Schritte usw. enthalten.
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Lieferkette: Die Provide-Chain-Planer sind meist in einer Krisensituation, in der sie die Nachfrage nach Aufträgen nicht bewältigen können. Während die Provide-Chain-Planung sehr hilfreich ist, müssen bei der Zustellung auf der letzten Meile Experten im „Conflict Room“ zusammenkommen, um den Provide-Chain-Plan intakt zu halten. Es werden viele Informationen ausgetauscht, oft in Textform, darunter auch Erkenntnisse, die auch für zukünftige Zwecke hilfreich sind. Darüber hinaus werden alle Beteiligten durch die Zusammenfassung solcher Gespräche über den Echtzeitstatus informiert.
Einführung von LLMs
Angesichts des raschen technologischen Fortschritts ist es von entscheidender Bedeutung, nicht aus Angst, etwas zu verpassen, aufzugeben, sondern die Sache mit der Einstellung anzugehen, das Geschäft an erste Stelle zu setzen.
Zusätzlich zu den oben genannten Vorschlägen müssen die Benutzer sich auf dem Laufenden halten und regelmäßig nach neuen Techniken und Greatest Practices suchen, um die effektive Nutzung dieser Modelle sicherzustellen.
Fakten von Fiktion trennen
Nachdem wir die Vorteile von LLMs besprochen haben, ist es an der Zeit, die andere Seite zu verstehen. Wir alle wissen, dass es nichts umsonst gibt. Was ist additionally erforderlich, um LLMs verantwortungsvoll zu nutzen? Es gibt viele Bedenken wie Modellverzerrungen, potenziellen Missbrauch wie Deepfakes und deren Auswirkungen, die ein erhöhtes Bewusstsein für die ethischen Auswirkungen von LLMs erfordern.
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Die Scenario hat sich dahingehend verschlechtert, dass es zunehmend schwieriger wird, die vom Menschen generierten Antworten von denen einer Maschine zu unterscheiden.
Es ist daher ratsam, die Informationen aus solchen Instruments nicht für naked Münze zu nehmen, sondern stattdessen die folgenden Tipps zu beachten:
- Betrachten Sie Modelle als effizienzsteigernde Werkzeuge und nicht als einen einzigen Punkt der Wahrheit.
- Sammeln Sie Informationen aus mehreren Quellen und überprüfen Sie diese, bevor Sie Maßnahmen ergreifen – das Ensemble funktioniert hervorragend, indem es verschiedene Standpunkte zusammenbringt.
- Während Sie die Bedeutung und den Vertrauensfaktor von Informationen aus mehreren Quellen bedenken, überprüfen Sie immer die Informationsquelle und die Zitate, vorzugsweise diejenigen mit einem höheren Ansehen.
- Gehen Sie nicht davon aus, dass die gegebenen Informationen wahr sind. Suchen Sie nach gegenteiligen Ansichten, z. B.: Was wäre, wenn die Informationen falsch wären? Sammeln Sie Beweise, die Ihnen helfen, die Unrichtigkeit der Informationen zu widerlegen, anstatt zu versuchen, ihre Gültigkeit zu belegen.
- Die Modellantwort weist häufig Lücken in der Argumentation auf. Lesen Sie sie intestine, hinterfragen Sie ihre Relevanz und stoßen Sie sie an, um zur entsprechenden Antwort zu gelangen.
Tipps zur Erstellung von LLM-Prototypen
Kommen wir gleich zu den praktischen Anwendungen von LLMs, um ihre Fähigkeiten und Grenzen kennenzulernen. Seien Sie zunächst auf mehrere Experimente und Iterationszyklen vorbereitet. Bleiben Sie immer über die neuesten Entwicklungen in der Branche informiert, um den maximalen Nutzen aus den Modellen zu ziehen.
Die goldene Regel lautet, von den Geschäftszielen auszugehen und klare Ziele und Kennzahlen festzulegen. Häufig umfassen die Leistungskennzahlen mehrere Ziele, nicht nur in Bezug auf Genauigkeit, sondern auch auf Geschwindigkeit, Rechenressourcen und Kosteneffizienz. Dies sind die nicht verhandelbaren Punkte, die im Voraus entschieden werden müssen.
Der nächste wichtige Schritt besteht darin, das richtige LLM-Software oder die richtige Plattform auszuwählen, die den Geschäftsanforderungen entspricht. Dazu gehört auch die Berücksichtigung des Closed- oder Open-Supply-Modells.
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Die Größe der LLMs ist ein weiterer wichtiger Entscheidungsfaktor. Erfordert Ihr Anwendungsfall ein großes Modell oder sind kleine Approximatormodelle, die weniger Rechenleistung erfordern, ein guter Kompromiss für die Genauigkeit, die sie bieten? Beachten Sie, dass die größeren Modelle eine bessere Leistung bieten, allerdings auf Kosten höherer Rechenressourcen und damit des Budgets.
Angesichts der Sicherheits- und Datenschutzrisiken, die mit den großen Modellen einhergehen, benötigen Unternehmen robuste Schutzmaßnahmen, um sicherzustellen, dass die Daten ihrer Endbenutzer sicher sind. Ebenso wichtig ist es, die Eingabetechniken zu verstehen, um die Abfrage zu übermitteln und die Informationen aus dem Modell zu erhalten.
Diese Eingabetechniken werden im Laufe der Zeit durch wiederholte Experimente verfeinert, beispielsweise durch die Festlegung der Länge, des Tons oder des Stils der Antwort, um sicherzustellen, dass die Antwort genau, related und vollständig ist.
Zusammenfassung
LLM ist in der Tat ein leistungsstarkes Software für eine Reihe von Aufgaben, von der Zusammenfassung von Informationen bis hin zur Erklärung komplexer Konzepte und Daten. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert jedoch eine geschäftsorientierte Denkweise, um nicht in den KI-Hype hineingezogen zu werden und eine wirklich gültige Endnutzung zu finden. Darüber hinaus fördert das Bewusstsein für ethische Implikationen wie die Überprüfung von Informationen, das Hinterfragen der Gültigkeit von Antworten und das Bewusstsein für potenzielle Verzerrungen und Risiken, die mit LLM-generierten Inhalten verbunden sind, eine verantwortungsvolle Nutzung dieser Modelle.
Vidhi Chugh ist eine KI-Strategin und eine Führungspersönlichkeit im Bereich der digitalen Transformation, die an der Schnittstelle zwischen Produkt, Wissenschaft und Technik arbeitet, um skalierbare Systeme für maschinelles Lernen zu entwickeln. Sie ist eine preisgekrönte Innovationsführerin, Autorin und internationale Rednerin. Ihre Mission ist es, maschinelles Lernen zu demokratisieren und den Fachjargon zu überwinden, damit jeder Teil dieser Transformation sein kann.