Будущее бизнеса — как большие языковые модели меняют правила игры

Эффективное управление ресурсами является основой успеха в бизнесе. Однако многие бизнес-процессы требуют значительных человеческих ресурсов, которых часто не хватает для обеспечения необходимой оперативности и масштабируемости. Это ограничение может проявляться в увеличении времени выполнения задач и рисках, связанных с зависимостью от «фактора автобуса» — показателя, который отражает взаимозаменяемость членов команды.

Здесь на помощь приходят интеллектуальные функции, обеспечиваемые технологиями машинного обучения, в частности, большими языковыми моделями (LLM). Наиболее популярные среди них — LLaMA, GigaChat, YaGPT 2 и ChatGPT. Однако для достижения новых уровней эффективности, инноваций и устойчивого развития бизнесу необходимо понимать все тонкости использования машинного обучения и генеративного ИИ.

Максим Милков

Лидер направления ИИ Softline Digital (ГК Softline)

Дмитрий Зборошенко

ML/AI архитектор Softline Digital (ГК Softline)

Трансформация рутинных операций с большими языковыми моделями

Одна из ключевых возможностей больших языковых моделей (LLM) — их способность автоматизировать рутинные операции, например, обработку текстовых документов с высокой точностью. Примечательно, что эффективность LLM может варьироваться в зависимости от сложности задачи. В некоторых случаях модель может решить задачу без дополнительного обучения, но иногда требуется настройка сложных инструкций или контекста для эффективного выполнения задачи.

Существует множество подходов к обучению и применению языковых моделей в бизнесе. Например, можно применять как глобальные, так и локальные поисковые инструменты для предоставления модели релевантной информации или контекста для решения задачи. Это включает поиск соответствующей документации или использование поисковых движков.

Основным преимуществом является возможность расширения функционала модели с помощью дополнительных инструментов и методов, таких как Longformer или LaMDA без необходимости написания большого объема кода. Это значительно сокращает время разработки: процессы, которые ранее могли занимать несколько месяцев, теперь могут быть завершены в течение одного дня.

Среди преимуществ LLM:

• Ответные системы. Модель может быть помощником для специалистов, например, в технической поддержке, предоставляя ответы на вопросы на основе базы знаний.
• Извлечение информации. Модель способна извлекать информацию из текстовых запросов и заполнять формы или предоставлять структурированные данные на основе заданных инструкций.
  
• Суммаризация текста. Модель может предоставлять краткое изложение текста, что полезно при анализе договоров или других длинных текстов.
  

Исследование McKinsey показало, что компании, внедрившие технологии искусственного интеллекта, включая LLM, смогли повысить производительность на 40% и снизить затраты на 20%. Другой пример — Amazon, которая использует LLM для автоматизации обработки клиентских запросов, что позволило сократить время отклика на 50%.

Однако следует помнить, что модели не всегда могут решить задачу без дополнительного обучения или настройки. Иногда требуется тщательное тестирование и определение границ применения модели для конкретной задачи, что может потребовать дополнительной логики или доработки модели.

Увеличение объема контекста в языковых моделях

Проблема объема контекста в языковых моделях является важной и актуальной, особенно при работе с большими текстовыми данными. Ранние версии языковых моделей имели ограничение на объем контекста в пределах 2000-3000 токенов — часто этого было недостаточно. Однако современные архитектурные решения позволяют значительно увеличить этот объем. Например, последний релиз от компании Anthropic включает модель под названием CLARA3, способную обрабатывать окно контекста до 200 000 токенов. Это эквивалентно значительному объему текста, что позволяет модели учитывать более обширные контексты при решении задач. 

Одной из серьезных проблем в использовании языковых моделей является галлюцинация, когда модель генерирует неправдоподобные или несуществующие ответы. Для борьбы с этой проблемой применяются различные подходы. Например, можно просить модель ссылаться на конкретные источники или добавлять контекст, чтобы ограничить ее ответы только теми данными, которые предоставлены. Также существуют методы, основанные на статистической погрешности, которые помогают снизить вероятность генерации неправдоподобных ответов.

Современные технологии позволяют эффективно бороться с проблемой объема контекста, увеличивая объем обрабатываемой информации и снижая вероятность генерации неправдоподобных ответов. Увеличение объема контекста способствует более точной и релевантной обработке данных, что, в свою очередь, повышает качество решений, принимаемых на основе таких моделей.

Для обучения больших языковых моделей требуется значительное количество ресурсов, как финансовых, так и вычислительных. Например, обучение модели уровня ChatGPT может потребовать несколько десятков миллионов долларов и огромное количество вычислительных мощностей.

Модели могут разрабатываться как в академических, так и в корпоративных средах. Некоторые компании обладают достаточными ресурсами для разработки и обучения собственных моделей, в то время как другие могут получать финансирование на исследования и разработки от университетов или организаций, заинтересованных в развитии и применении искусственного интеллекта.

Процесс разработки и обучения больших языковых моделей является сложным и дорогостоящим, и в большинстве случаев требует значительных инвестиций. Это включает в себя значительные инженерные усилия и ресурсы для сбора, очистки и подготовки данных, а также для настройки и оптимизации вычислительной инфраструктуры.

Современные архитектурные решения позволяют значительно увеличивать объем контекста, который могут обрабатывать языковые модели, что улучшает их способность решать сложные задачи. Одновременно с этим разработка и обучение таких моделей требуют значительных финансовых и вычислительных ресурсов, что делает этот процесс доступным преимущественно для крупных компаний и специализированных исследовательских организаций.

Демократизация доступа к языковым моделям

Одним из главных ограничений для предприятий является доступ к ресурсам — как финансовым, так и человеческим. Обучение больших языковых моделей требует значительных инвестиций в вычислительные мощности и опытных специалистов. Эти затраты могут стать барьером для многих компаний, особенно небольших или стартапов.

Существует тенденция к упрощению процесса обучения моделей и увеличению их доступности. Несколько лет назад обучение моделей с большим количеством параметров казалось сложным и дорогостоящим процессом, однако сейчас это стало более доступным благодаря развитию технологий и фреймворков. Примером может служить распространение облачных сервисов, которые предоставляют необходимые вычислительные ресурсы по подписке.

Основным способом использования языковых моделей является обращение к готовым моделям, разработанным крупными компаниями. Они предоставляют доступ к своим моделям через API, что значительно облегчает их интеграцию в различные приложения и сервисы. Такой подход позволяет компаниям быстро и эффективно внедрять передовые технологии, не тратя значительные ресурсы на разработку собственных решений.

Некоторые компании предоставляют возможность обучения собственных моделей на основе предоставленных данных. Это может быть полезным для создания моделей, специализированных под конкретные задачи или области. Такие компании, как Hugging Face и OpenAI, предлагают платформы и инструменты для обучения моделей, что делает процесс более доступным и удобным.

Обученные модели могут быть монетизированы путем предоставления доступа к ним через различные платформы или маркетплейсы. Это позволяет получать прибыль от инвестиций в обучение моделей и собранные данные. Примером может служить использование моделей для предоставления платных API-сервисов или лицензирования технологий другим компаниям.

Некоторые компании предпочитают разворачивать модели локально, что может быть дешевле и более гибко, чем использование облачных сервисов. Локальное развертывание требует наличия соответствующей вычислительной инфраструктуры, но при этом обеспечивает контроль над данными и позволяет избежать зависимостей от внешних сервисов.

Процесс использования и развертывания больших языковых моделей становится все более доступным и удобным благодаря развитию технологий и инфраструктуры. Это открывает новые возможности для бизнеса, позволяя использовать передовые технологии для повышения эффективности и создания инновационных решений.