Els models de llengua gran (LLMS) són capaços d’entendre, interpretar i generar llenguatge humà, revolucionant tots els àmbits de la vida. Tanmateix, també s’enfronten als seus propis reptes, inclosa la generació d’informació inexacta o enganyosa (al·lucinacions), preocupacions de privadesa i vulnerabilitats de seguretat.
Els models d’idiomes grans tenen accés a grans quantitats de dades de text, però les seves dades de formació poden ser desfasades i només provenen del domini públic. Els models de gran llenguatge necessiten accés a les dades industrials de l’empresa per tal que la intel·ligència artificial generativa (IA) treballi per a la indústria. Mitjançant la "formació" de models de llengua gran en dades rellevants i recollides, podem millorar la fiabilitat i la precisió de les seves respostes en aplicacions industrials.
Per incorporar la IA generativa a una estratègia digital, les empreses fabricants poden començar amb tres arquitectures bàsiques:
Contextualització de dades
La contextualització de les dades és fonamental per assegurar que els models de llenguatge grans proporcionin respostes rellevants i significatives. Per exemple, quan es busca informació sobre els actius industrials operatius, es fa crític proporcionar dades i documentació relacionades amb aquests actius i les seves relacions semàntiques explícites i implícites. Aquesta contextualització permet als models de llengua gran comprendre les tasques i generar respostes contextualment adequades.
Mapa de coneixement industrial
La creació de mapes de coneixement industrial és necessari per millorar la qualitat de les dades dels grans models d’idiomes. Aquest gràfic processa les dades mitjançant la normalització, la reducció i la millora per assegurar respostes precises i de confiança. L’antic adagi "Les escombraries en → escombraries" també s'aplica a la generació de la IA, destacant la importància d'enriquir les dades per millorar el rendiment dels models de llenguatge gran.
Generació de millora de la cerca
La generació augmentada de recuperació (RAG) és un patró de disseny avançat que permet als models de gran llenguatge aprofitar dades específiques de la indústria en resposta directa a les indicacions. En incorporar l’aprenentatge contextual, RAG permet raonar models d’idiomes grans basats en dades de contextos privats, proporcionant respostes deterministes en lloc de respostes probabilístiques basades en informació pública existent.
A més, RAG ens permet mantenir l’exclusivitat i la seguretat de les dades industrials a l’empresa. Com qualsevol tecnologia avançada, els models de gran llenguatge poden ser vulnerables a atacs adversaris i fuites de dades. En un entorn industrial, aquests problemes requereixen encara més atenció a causa de dades sensibles, com ara dissenys propietaris i informació del client.
Garantir una anonimització adequada, protegir la infraestructura de model de llenguatge gran, assegurar la seguretat de la transferència de dades i la implementació de mecanismes d’autenticació forts són passos importants per reduir els riscos de ciberseguretat i protegir la informació sensible. RAG permet mantenir el control d’accés, crear confiança amb grans empreses i complir els estrictes requisits de seguretat i auditoria.
Aprofitant la contextualització de dades, el gràfic de coneixement industrial i les tecnologies de RAG en solucions IA generatives, no només podem abordar reptes com ara fuites de dades, confiança i control d’accés i il·lusió, sinó que també afectar l’eficiència i el cost global de la solució.
Els models de llenguatge grans tenen restriccions de finestra de context que limiten el rang de fitxes que poden tenir en compte a l’hora de respondre a un missatge. A més, cada testimoni augmenta el cost total de cada consulta. Si penseu en aquestes consultes com a cerques a Google, podeu veure el fàcil que és afegir costos.
Per solucionar aquest problema, es va fer crítica contextualitzar dades industrials propietàries, crear mapes de coneixement industrial i optimitzar les consultes amb RAG. Aquests passos asseguren que els gestors de laboratori tinguin accés a una font d’entrada de cerca i semànticament significativa per fer un ús més eficient de grans quantitats de dades industrials.
En conclusió, si bé els models d’idiomes grans ofereixen un gran potencial per a diverses indústries, també és fonamental abordar reptes com les inexactituds, les vulnerabilitats de seguretat i els riscos de privadesa. En recopilar i contextualitzar dades, crear mapes de coneixement de la indústria i aprofitar tecnologies d’avantguarda com ara RAG, els models de gran llenguatge poden ser un actiu valuós en la racionalització d’operacions, automatitzant tasques i proporcionar informació accionable per a les empreses de diferents indústries.