Развитие генеративного искусственного интеллекта (GenAI) и его влияние на предприятия

В постоянно меняющемся мире технологий революционные инновации неизменно меняют то, как мы живем, работаем и взаимодействуем. За последние несколько десятилетий ряд технологических революций оставил неизгладимый след в обществе, включая появление персональных компьютеров, интернета, смартфонов и облачных вычислений. 

Сегодня мы стоим на пороге еще одной революционной трансформации, движимой развитием генеративного искусственного интеллекта (GenAI). В этой статье рассматриваются причины ажиотажа вокруг GenAI, его потенциал и различные модели решений, которые предприятия могут использовать для раскрытия его потенциала.

Революция GenAI

Всплеск интереса к генеративному искусственному интеллекту в последнее время можно объяснить совокупностью факторов, совпавших в последние два года. Ключевые события включают в себя значительный прогресс в вычислительной мощности, экспоненциальный рост доступных данных, снижение затрат на обучение ИИ и прорывы в алгоритмах машинного обучения, таких как модель трансформера. 

Компания OpenAI, видный игрок в этой области, воспользовалась этими тенденциями, сделав технологию GenAI доступной и удобной для пользователя, положив начало революции, которая привлекла миллионы пользователей.

Базовые модели и архитектура трансформаторов

В основе возможностей GenAI лежат базовые модели (БМ), которые позволяют системе понимать контекст и релевантность в содержании обрабатываемых ею процессов. Эти БМ используют архитектуру трансформеров, представляющую собой кардинальный сдвиг в том, как ИИ обрабатывает текст, и обеспечивающую беспрецедентное понимание языка. 

Создание функциональных модулей включает в себя самостоятельное обучение на обширном контенте, за которым следует тонкая настройка для решения конкретных задач, таких как системы вопросов и ответов. Этот сложный и ресурсоемкий процесс закладывает основу для универсальности и мощи GenAI.

Шаблоны решений для предприятий

Предприятия, стремящиеся использовать потенциал искусственного интеллекта, могут выбрать один из четырех различных вариантов решений, каждый из которых предлагает сбалансированное соотношение стоимости, сложности и точности в зависимости от их уникальных потребностей:

Готовая интеграция API

Этот простой подход предполагает использование готовых API от крупных поставщиков языковых моделей (LLM), таких как OpenAI.

Для этого требуются минимальные навыки разработки или анализа данных, основное внимание уделяется созданию фронтенд-приложения, взаимодействующего с API LLM.

Подсказки пользователя являются основным механизмом предоставления контекста, но их точность может быть ограничена из-за контекстного окна LLM.

Наилучшим образом подходит для общих сценариев использования, не требующих обширного контекста предприятия.

Шаблон генерации с расширенным извлечением (RAG)

Паттерн RAG объединяет облачные API от поставщиков LLM с контекстом предприятия.

Бэкенд-приложение обрабатывает корпоративный контент, векторизует его и предоставляет модели соответствующий контекст посредством векторного поиска.

Такой подход сочетает в себе простоту и эффективность, что делает его доступным для обычных разработчиков приложений.

Обеспечивает более высокую точность по сравнению с готовой интеграцией API, но все еще имеет ограничения в контекстном окне для сценариев использования, требующих интенсивной работы в предметной области.

Тонкая настройка существующих моделей

Предприятия могут дорабатывать существующие модели, добавляя в них контент, специфичный для конкретной предметной области, для достижения более высокой точности и скорости.

Тонкая настройка включает в себя корректировку параметров модели и обучение на размеченных наборах данных, что требует знаний в области анализа данных и машинного обучения.

Несмотря на сложность и ресурсоемкость, этот подход обеспечивает конкурентное преимущество, адаптируя модели к конкретным задачам.

Разработка пользовательских моделей

Наиболее сложный вариант предполагает создание собственной модели с нуля, что подходит для предприятий с уникальными наборами данных и стремлением к дифференциации.

Требуются обширные ресурсы данных, а также передовые знания в области анализа данных и управления инфраструктурой.

Хотя на начальном этапе это дорого, по мере появления инструментов с открытым исходным кодом и снижения стоимости графических процессоров ожидается, что окупаемость инвестиций в создание моделей с нуля улучшится.

Выбор подходящего узора

При выборе подходящего шаблона решения для GenAI предприятиям необходимо тщательно учитывать баланс между стоимостью, сложностью и точностью. Многие организации начинают с шаблона RAG из-за его эффективности и осуществимости. Однако по мере развития области GenAI ожидается, что тонкая настройка существующих моделей будет приобретать все большее значение с течением времени.