Büyük dil modelleri (LLM'ler) insan dilini anlayabilir, yorumlayabilir ve üretebilir, yaşamın her kesiminde devrim yaratabilir. Bununla birlikte, yanlış veya yanıltıcı bilgi (halüsinasyonlar), gizlilik endişeleri ve güvenlik açıkları dahil olmak üzere kendi zorluklarıyla da karşılaşırlar.
Büyük dil modelleri büyük miktarda metin verisine erişebilir, ancak eğitim verileri modası geçmiş olabilir ve yalnızca kamu malıdan gelebilir. Büyük dil modellerinin, üretken yapay zeka (AI) sektör için çalışması için bir işletmenin endüstriyel verilerine erişmesi gerekir. Harcaya edilmiş, ilgili verilerle ilgili büyük dil modelleri "eğitim" ile, endüstriyel uygulamalardaki yanıtlarının güvenilirliğini ve doğruluğunu artırabiliriz.
Üretken AI'yı dijital bir stratejiye dahil etmek için, imalat şirketleri üç temel mimariyle başlayabilir:
Veri bağlamsallaştırma
Verileri bağlamsallaştırma, büyük dil modellerinin alakalı ve anlamlı yanıtlar sağlamasını sağlamak için kritiktir. Örneğin, işletme endüstriyel varlıkları hakkında bilgi ararken, bu varlıklarla ve bunların açık ve örtük semantik ilişkileriyle ilgili veri ve belgeler sağlamak kritik hale gelir. Bu bağlamsallaştırma, büyük dil modellerinin görevleri anlamasını ve bağlamsal olarak uygun cevaplar üretmesini sağlar.
Endüstriyel bilgi haritası
Büyük dil modellerinin veri kalitesini artırmak için endüstriyel bilgi haritaları oluşturmak gerekir. Bu grafik, doğru ve güvenilir yanıtları sağlamak için verileri normalleştirme, ölçeklendirme ve geliştirme ile işler. Eski atasözü "Çöp → Çöp Çıkışı", AI oluşturmak için de geçerlidir ve büyük dil modellerinin performansını iyileştirmek için verilerin zenginleştirilmesinin önemini vurgular.
Arama Geliştirme Üretimi
Erişim Artırılmış Üretim (RAG), büyük dil modellerinin istemlere doğrudan yanıt olarak belirli endüstri verilerinden yararlanmasını sağlayan gelişmiş bir tasarım modelidir. Bağlamsal öğrenmeyi dahil ederek, RAG, büyük dil modellerinin özel bağlamlardan elde edilen verilere dayanarak akıl yürütmesini sağlar ve mevcut kamu bilgilerine dayanan olasılıksal yanıtlardan ziyade deterministik cevaplar sağlar.
Buna ek olarak, RAG, işletmede endüstriyel verilerin münhasırlık ve güvenliğini korumamızı sağlar. Herhangi bir ileri teknoloji gibi, büyük dil modelleri de çekişmeli saldırılara ve veri sızıntılarına karşı savunmasız olabilir. Endüstriyel bir ortamda, bu konular tescilli tasarımlar ve müşteri bilgileri gibi hassas veriler nedeniyle daha da fazla dikkat gerektirir.
Doğru anonimleştirmenin sağlanması, büyük dil modeli altyapısının korunması, veri aktarımı güvenliğinin sağlanması ve güçlü kimlik doğrulama mekanizmalarının uygulanması, siber güvenlik risklerini azaltmak ve hassas bilgileri korumak için önemli adımlardır. RAG, erişim kontrolünü korumaya, büyük işletmelerle güven oluşturmaya ve katı güvenlik ve denetim gereksinimlerini karşılamaya izin verir.
Üretken AI çözümlerinde veri bağlamsallaştırma, endüstriyel bilgi grafiği ve RAG teknolojilerinden yararlanarak, sadece veri sızıntısı, güven ve erişim kontrolü ve yanılsama gibi zorlukları ele almakla kalmaz, aynı zamanda çözümün genel verimliliğini ve maliyetini de etkiler.
Büyük dil modelleri, bir istemine yanıt verirken göz önünde bulundurabilecekleri jeton aralığını sınırlayan bağlam penceresi kısıtlamalarına sahiptir. Ayrıca, her jeton her sorgunun toplam maliyetini arttırır. Bu sorguları Google aramaları olarak düşünürseniz, maliyet eklemenin ne kadar kolay olduğunu görebilirsiniz.
Bu sorunu çözmek için, tescilli endüstriyel verileri bağlamsallaştırmak, endüstriyel bilgi haritaları oluşturmak ve sorguları RAG ile optimize etmek kritik hale geldi. Bu adımlar, laboratuvar yöneticilerinin, çok miktarda endüstriyel veriyi daha verimli kullanmak için aranabilir ve anlamsal olarak anlamlı bir girdi kaynağına erişebilmelerini sağlar.
Sonuç olarak, büyük dil modelleri çeşitli endüstriler için büyük bir potansiyel sunsa da, yanlışlıklar, güvenlik açıkları ve gizlilik riskleri gibi zorlukları ele almak da önemlidir. Verileri harmanlayarak ve bağlamsallaştırarak, endüstri bilgi haritaları oluşturmak ve RAG gibi en yeni teknolojilerden yararlanarak, büyük dil modelleri, operasyonları düzene sokma, görevleri otomatikleştirme ve farklı endüstrilerdeki işletmeler için eyleme geçirilebilir bilgiler sağlamada değerli bir varlık olabilir.