يمكن أن يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي في المؤسسة عبارة عن نماذج لغوية أصغر وأكثر تركيزًا

القدرات المذهلة لن يكون ChatGPT الخاص بـ OpenAI ممكنًا بدون نماذج اللغات الكبيرة. يتم تدريب هذه النماذج على مليارات ، وأحيانًا تريليونات من الأمثلة النصية. الفكرة وراء ChatGPT هي فهم اللغة جيدًا ، ويمكنه توقع الكلمة التي تأتي بعد ذلك بشكل معقول في جزء من الثانية. يتطلب ذلك قدرًا كبيرًا من التدريب والموارد الحاسوبية ودهاء المطورين لتحقيق ذلك.

لكن ربما يكون مستقبل هذه النماذج أكثر تركيزًا من نهج غليان المحيط الذي رأيناه من شركة أوبن إيه آي وآخرين ، ممن يريدون أن يكونوا قادرين على الإجابة على كل سؤال تحت أشعة الشمس. ماذا لو كان لكل صناعة أو حتى كل شركة نموذجها الخاص الذي تم تدريبه لفهم المصطلحات واللغة والنهج الخاص بالكيان الفردي؟ ربما عندئذٍ نحصل على عدد أقل من الإجابات المختلقة تمامًا لأن الإجابات ستأتي من عالم محدود من الكلمات والعبارات.

في المستقبل الذي يحركه الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تكون البيانات الخاصة بكل شركة أصولها الأكثر قيمة. إذا كنت شركة تأمين ، فلديك معجم مختلف تمامًا عن مستشفى أو شركة سيارات أو شركة محاماة ، وعندما تدمج ذلك مع بيانات العميل والمحتوى الكامل عبر المؤسسة ، يكون لديك نموذج لغوي. في حين أنه قد لا يكون كبيرًا ، كما هو الحال في معنى نموذج اللغة الكبير حقًا ، إلا أنه سيكون مجرد النموذج الذي تحتاجه ، وهو نموذج تم إنشاؤه لشخص واحد وليس للجماهير.

سيتطلب هذا أيضًا مجموعة من الأدوات لتجميع مجموعة بيانات الشركة وتجميعها وتحديثها باستمرار بطريقة تجعلها قابلة للاستيعاب لنماذج اللغات الكبيرة الصغيرة (sLLM).

قد يشكل بناء هذه النماذج تحديًا. من المحتمل أن يستفيدوا من شيء مثل المصدر المفتوح أو LLMs الحالية لشركة خاصة ثم يقومون بضبطها على بيانات الصناعة أو الشركة لجعلها أكثر تركيزًا ، كل ذلك في بيئة أكثر أمانًا من مجموعة LLM العامة.

يمثل هذا فرصة كبيرة لمجتمع الشركات الناشئة ، ونرى الكثير من الشركات التي تبدأ في هذه الفكرة.