Как компании могут эффективно использовать большие языковые модели

С увеличением количества экспериментов с генерирующими ИИ в организациях, разнообразие моделей искусственного интеллекта становится все более обширным. После решения первой задачи — использовать ли ИИ вообще, компании сталкиваются с новой сложной задачей: какую модель выбрать?

Разнообразие доступных моделей на рынке, постоянно развивающиеся новые варианты, заставляют многие компании теряться в выборе правильного направления для поддержки их приложений. Взглянув на будущее, стоит ожидать появления новых моделей и их версий. Организации должны быть гибкими в выборе ИИ моделей, предпочитая сбалансированный и защищённый от будущих изменений подход с использованием LLM Mesh.

Реклама

### Риски, связанные с зависимостью от единственного поставщика

Зависимость от одной модели ИИ влечет за собой риски. Например, если компания строит свои коммерческие приложения в здравоохранении вокруг одной модели без интеграции других, то inaccurate results and recommendations этой модели могут привести к финансовым потерям и снижению доверия к компании. Примером может служить IBM, чьи приложения в области здравоохранения были основаны на модели ИИ Watson. Поскольку модель иногда предоставляла неточные данные, это привело к утрате доверия и негативно сказалось на репутации компании.

Несмотря на популярность таких инструментов, как ChatGPT, вопросы управления вызывают сомнения у инвесторов и тех, кто внедряет новые технологии. Чтобы снизить риски, важно избегать зависимости от одного поставщика, что позволит лучше справляться с быстрыми изменениями в сфере ИИ и снижать опасения касательно безопасности, этики и стабильности. Поэтому компаниям рекомендуется сменить подход от зависимости от одного поставщика на использование LLM Mesh.

### LLM Mesh: управляем всеми моделями

С помощью LLM Mesh компании могут легко переходить от одной модели ИИ к другой, подготавливаясь к будущим изменениям. Упрощая процесс подключения и требований к API, LLM Mesh позволяет быстрые переходы между моделями.

Преимущество такого подхода в том, что компании могут использовать актуальные модели ИИ и всегда имеют возможность перейти на другие, более подходящие модели или новейшие разработки. Это особенно важно при учете затрат на эксплуатацию ИИ, поскольку выбор модели должен учитывать требования производительности и безопасности приложений. Открытость для таких нужд позволяет компаниям выгодно адаптироваться в быстро меняющемся ландшафте ИИ.

### Необходимость действовать сейчас

Почему стоит начать сейчас? Почти 90% руководителей ставят генерирующий ИИ в приоритетные технологии. Ожидание идеальной возможности может привести к потере конкурентных преимуществ. В условиях стремительного роста числа коммерческих моделей LLM и их увеличения на 120% с 2022 по 2023 год, сейчас — лучшее время для вовлечения в эту сферу.

Тем компаниям, которые хотят использовать генерирующий ИИ без риска зависимости от поставщика, следует принять подход LLM Mesh. Такой подход предлагает гибкость в выборе модели, наиболее соответствующей приоритетам организации, а также помогает защитить ИИ-приложения и проекты, гарантируя возможность использования новейших моделей. Компании, которые умело адаптируются к волне ИИ, имеют все шансы обогнать конкурентов в этой технологической гонке.

Эта статья была подготовлена как часть канала экспертных мнений TechRadarPro, где представлены самые яркие умы современной технологической отрасли. Мнения, выраженные в статье, принадлежат автору и не обязательно отражают позицию TechRadarPro или Future plc.