.svg)
AI werkt niet zonder data, het werkt met de rechts gegevens
Wanneer de meeste mensen aan AI denken, stellen ze zich slimme resultaten voor: afbeeldingen, tekst, aanbevelingen. Maar wat drijft die output eigenlijk aan? Heidi Anthonis legt uit:
Data is de brandstof achter de redeneermachine. Je kunt ChatGPT de hele dag vragen, maar als je het geen context geeft, krijg je gewoon middenantwoorden.”
Heidi Anthonis
Chief Innovation Officer, Happy Horizon
Grote taalmodellen zoals GPT-4 worden getraind op enorme, openbaar beschikbare datasets; denk aan Wikipedia, Reddit, nieuwsartikelen. Dit maakt ze geschikt voor algemene taken, maar ze schieten tekort als het gaat om het leveren van resultaten die zijn afgestemd op de stem van uw merk, productassortiment of interne processen. Zonder een eigen context kan AI uw bedrijf gewoon niet goed genoeg begrijpen om zinvolle resultaten te leveren.
De beperkingen van generieke AI-modellen en het belang van bedrijfseigen data
Vertrouwde stemmen in de branche sluiten zich aan bij deze visie. Volgens a recente IBM-blog, bieden bedrijfseigen gegevens een uniek voordeel: ze weerspiegelen uw voorraadpieken, uw factureringslogica en hoe uw team de belangrijkste statistieken definieert. Ondernemingen die gebruikmaken van bedrijfseigen data in generatieve AI laten duidelijk betere resultaten zien, niet alleen door AI toe te passen, maar ook door customizing het met relevante interne gegevens. Waar het op neerkomt? Hoewel publieke modellen het misschien weten taal, uw gegevens weten uw bedrijf.
Forbes versterkt dit perspectief en merkt op dat openbaar beschikbare en synthetische gegevens niet langer voldoende zijn om modellen van elkaar te onderscheiden. Nu de AI-industrie verzadigd is, zijn exclusieve datasets van hoge kwaliteit de sleutel tot echte differentiatie geworden, aangezien bedrijven die AI-modellen verfijnen met domeinspecifieke kennis, beter kunnen presteren dan generieke modellen die zijn getraind op openbare gegevens.
Hoe u modellen kunt samenvoegen met uw gegevens: RAG & Fine-tuning
Om generieke AI om te zetten in iets dat echt waardevol is voor je bedrijf, moet je het koppelen aan je eigen gegevens. Anders zit je vast met standaardreacties die niet genuanceerd, nauwkeurig of relevant zijn. Er zijn twee beproefde methoden om de kloof te overbruggen tussen modellen voor algemeen gebruik, zoals GPT-4, en uw eigen gegevens: Retrieval-Augmented Generation (RAG) en fine-tuning.
1. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG is een van de meest effectieve en toegankelijke manieren om AI toegang te geven tot je kennis zonder het onderliggende model aan te passen. Het werkt door uw gegevens, zoals documenten, handleidingen, productinformatie of veelgestelde vragen, te indexeren en alleen de relevante inhoud in realtime op te halen wanneer het model daarom wordt gevraagd.
- Voordeel: Het model hoeft niet opnieuw te worden getraind, wat tijd en rekenkosten bespaart.
- Voordeel: Vermindert hallucinaties en off-topic reacties aanzienlijk door antwoorden te baseren op uw werkelijke context.
RAG is vooral handig voor chatbots voor klantenondersteuning, interne kennisbanken en marketingteams die willen dat AI merkgericht en accuraat blijft. Volgens Meta-AI, RAG-modellen presteren aanzienlijk beter dan vanilla LLM's bij het beantwoorden van vragen, wanneer ze worden ondersteund door domeinspecifieke bronnen.
2. Fijnafstemming/aangepaste GPT's
Finetuning gaat nog een stap verder. In plaats van simpelweg te verwijzen naar uw gegevens, trainen het model dat erop staat. Dat betekent dat je het gelabelde voorbeelden, gestructureerde gegevens of domeinspecifieke aanwijzingen moet invoeren, zodat het patronen leert die direct relevant zijn voor je workflows.
- Voordeel: Verbetert de prestaties bij specifieke of technische taken, zoals het opstellen van juridische contracten, samenvattingen van medische diagnoses of ERP-specifieke automatisering.
- Afweging: Vereist meer inspanning, expertise en zorgvuldige gegevensbeheer om modelafwijkingen of overaanpassing te voorkomen.
OpenAI en andere leveranciers maken het nu mogelijk om kleinere aangepaste GPT's te verfijnen, waardoor deze aanpak toegankelijker wordt voor middelgrote bedrijven; vooral bedrijven in gereguleerde of sectoren met een hoge context.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
