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Giant Language Fashions (LLMs) sind leistungsstarke Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die einen menschenähnlichen Kontext verstehen und erzeugen können – etwas, das es so noch nie gegeben hat.
Aufgrund dieser Kompetenzen besteht eine hohe Nachfrage nach LLMs. Sehen wir uns additionally an, wie sich jeder diesen Abschluss aneignen kann, insbesondere in der Submit-GPT-Welt.
Zurück zum Wesentlichen
Grundlagen sind immer aktuell. Daher ist es am besten, mit den Grundkonzepten zu beginnen und eine agile Denkweise zu entwickeln, um sich schnell in jede neue Technologie einzuarbeiten. Es ist entscheidend, frühzeitig die richtigen Fragen zu stellen, wie zum Beispiel:
- Was ist neu an dieser Technologie und warum gilt sie als bahnbrechende Entwicklung? Wenn Sie beispielsweise über große Sprachmodelle sprechen, sollten Sie diese in ihre einzelnen Komponenten – „Groß, Sprache und Modelle“ – aufteilen und die Bedeutung hinter jedem dieser Elemente analysieren. Beginnen Sie mit der Größe – verstehen Sie, ob es um die Größe der Trainingsdaten geht oder um Modellparameter.
- Was bedeutet es, ein Modell zu bauen?
- Was ist der Zweck der Modellierung eines bestimmten Prozesses?
- Welche bisherige Lücke wird durch diese Innovation geschlossen?
- Warum jetzt? Warum gab es diese Entwicklung nicht schon früher?
Darüber hinaus erfordert das Erlernen neuer technologischer Fortschritte auch das Erkennen der damit verbundenen Herausforderungen (sofern es welche gibt) und deren Eindämmung oder Bewältigung.
Der Aufbau einer solchen wissbegierigen Denkweise hilft dabei, die Zusammenhänge zu erkennen und die Entwicklung zu verstehen. Wenn etwas heute existiert, fragt man sich: Baut es in irgendeiner Weise auf den Herausforderungen oder Lücken seiner Vorgänger auf?
Was ist an der Sprache anders?
Im Allgemeinen verstehen Laptop Zahlen, daher erfordert das Verstehen von Sprache die Umwandlung von Sätzen in einen Zahlenvektor. Hier kommt das Wissen über Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zur Hilfe. Darüber hinaus ist das Erlernen einer Sprache eine Herausforderung, da es darum geht, Intonation, Sarkasmus und unterschiedliche Stimmungen zu erkennen. Es gibt Situationen, in denen dasselbe Wort in unterschiedlichen Kontexten unterschiedliche Bedeutungen haben kann, was die Bedeutung des kontextbezogenen Lernens unterstreicht.
Dann gibt es Überlegungen, wie z. B., wie weit der Kontext in einem Satz ist und wie ein Modell das Kontextfenster kennt. Um eine Ebene tiefer zu gehen: Ist es nicht so, dass Menschen den Kontext auswählen, indem sie auf bestimmte Wörter oder Satzteile achten?
Wenn Sie in diese Richtung weiterdenken, werden Sie den Aufmerksamkeitsmechanismus nachvollziehen können. Der Aufbau dieser Grundlagen hilft bei der Entwicklung einer Mindmap und der Gestaltung eines Ansatzes für ein bestimmtes Geschäftsproblem.
Kein einziger Kurs!!!
Leider sucht jeder nach einer einzigen Quelle, die das Erlernen eines Konzepts erleichtern kann. Genau hier liegt jedoch das Downside. Versuchen Sie, ein Konzept zu verinnerlichen, indem Sie es aus mehreren Quellen studieren. Die Chancen stehen intestine, dass Sie ein Konzept besser verstehen, wenn Sie es aus mehreren Blickwinkeln lernen, anstatt es nur als theoretisches Konzept aufzunehmen.
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Es ist auch hilfreich, den führenden Branchenexperten wie Jay Alammar, Andrew Ng und Yann LeCun zu folgen.
Tipps für Führungskräfte
Während die KI-Groups sich intensiv mit den rasch fortschreitenden Entwicklungen befassen, arbeiten Unternehmen auch daran, die richtigen Probleme zu finden, die den Einsatz dieser hochentwickelten Technologie rechtfertigen.
Insbesondere LLMs, die mit generischen Datensätzen trainiert wurden, können bei der Ausführung allgemeiner Aufgaben hilfreich sein. Wenn der Geschäftsfall jedoch einen domänenspezifischen Kontext erfordert, muss das Modell mit ausreichend Kontext ausgestattet werden, um eine relevante und genaue Antwort zu geben. Wenn Sie beispielsweise von einem LLM erwarten, dass es auf den Jahresbericht eines Unternehmens reagiert, ist zusätzlicher Kontext erforderlich, was durch die Nutzung von Retrieval Augmented Era (RAGs) erreicht werden kann.
Doch bevor Unternehmen sich tiefer in die Materie fortgeschrittener Konzepte und Techniken vertiefen, sollten sie zunächst Vertrauen in die Technologie entwickeln, indem sie einfache Projekte ausprobieren, bei denen sie schnell Ergebnisse sehen. Beispielsweise ist es sinnvoll, Initiativen auszuwählen, die nicht direkt mit Kunden in Kontakt stehen oder sich mit sensiblen Daten befassen, damit die Nachteile rechtzeitig eingedämmt werden können, wenn die Lösung schiefgeht.
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Unternehmen können die Auswirkungen bereits erkennen und dadurch potenzielle Gewinne erzielen, indem sie KI zum Erstellen von Marketingtexten, zum Schreiben von Entwürfen und Zusammenfassungen oder zum Generieren von Erkenntnissen zur Erweiterung der Analyse nutzen.
Solche Anwendungen geben nicht nur einen Vorgeschmack auf die Fähigkeiten und Möglichkeiten, sondern auch auf die Einschränkungen und Risiken, die diese fortschrittlichen Modelle mit sich bringen. Sobald die KI ausgereift ist, können Unternehmen ihre Bemühungen im Bereich der KI beschleunigen, um ihren Wettbewerbsvorteil auszubauen und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Der Vertrauensfaktor
Apropos Vertrauen: Unternehmensleiter tragen auch eine große Verantwortung dafür, ihrer Entwickler-Neighborhood den richtigen und effektiven Ansatz für den Einsatz von LLMs zu vermitteln.
Wenn Entwickler mit dem Erlernen von LLMs beginnen, kann ihre Neugier schnell dazu führen, dass sie diese in ihren täglichen Aufgaben, wie dem Schreiben von Code, verwenden. Daher ist es wichtig zu überlegen, ob Sie sich auf solchen Code verlassen können, da möglicherweise Fehler auftreten können, wie z. B. das Schreiben von zu vereinfachtem Code oder das Nichtabdecken aller Randfälle. Der vorgeschlagene Code könnte sogar unvollständig oder für den Anwendungsfall zu komplex sein.
Daher ist es immer ratsam, die LLM-Ausgabe als Ausgangspunkt zu verwenden und sie zu iterieren, um die Anforderungen zu erfüllen. Testen Sie sie in verschiedenen Fällen, überprüfen Sie sie selbst, lassen Sie sie einem Peer-Evaluation unterziehen und konsultieren Sie einige etablierte und vertrauenswürdige Ressourcen, um den Code zu validieren. Es ist wichtig, die Modellausgabe gründlich zu analysieren, um sicherzustellen, dass keine Sicherheitslücken vorhanden sind, und zu überprüfen, ob der Code den Finest Practices entspricht. Das Testen des Codes in einer sicheren Umgebung kann helfen, potenzielle Probleme zu identifizieren.
Kurz gesagt: Verfeinern Sie es so lange, bis Sie sicher sind, dass es zuverlässig, effizient, vollständig, strong und optimum ist.
Zusammenfassung
Es braucht Zeit, sich schnell anzupassen, um die neuen technologischen Fortschritte zu erlernen und zu nutzen. Daher ist es am besten, auf das kollektive Wissen darüber zurückzugreifen, wie Kollegen in der Branche damit umgehen. In diesem Beitrag möchten wir einige dieser Finest Practices und Evergreen-Prinzipien vorstellen, die es Ihnen ermöglichen, die Technologie wie ein Vorreiter anzunehmen.
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.