.svg)
AI fungerar inte utan data, det fungerar med den höger data
När de flesta tänker på AI, de föreställer sig smarta utgångar: bilder, text, rekommendationer. Men vad driver egentligen den produktionen? Heidi Anthonis förklarar:
Data är bränslet bakom resonemangsmotorn. Du kan fråga ChatGPT hela dagen, men om du inte ger det sammanhang kommer det bara att ge dig svar på mitten av vägen.
Heidi Anthonis
Innovationschef, Happy Horizon
Stora språkmodeller som GPT-4 tränas på massiva, offentligt tillgängliga datamängder; tänk Wikipedia, Reddit, nyhetsartiklar. Även om detta gör dem bra på allmänna uppgifter, kommer de till kort när det gäller att leverera resultat skräddarsydda för ditt varumärkes röst, produktsortiment eller interna processer. Utan eget sammanhang kan AI helt enkelt inte förstå ditt företag tillräckligt bra för att leverera meningsfulla resultat.
Begränsningar av generiska AI-modeller och vikten av proprietära data
Betrodda röster i branschen upprepar denna uppfattning. Enligt en senaste IBM-bloggen, proprietära data erbjuder en unik fördel: den återspeglar dina lagertoppar, din faktureringslogik och hur ditt team definierar viktiga mätvärden. Företag som utnyttjar proprietär data i generativ AI visar markant bättre resultat, inte bara genom att anta AI, utan genom att anpassa med relevanta interna uppgifter. Slutsats? Medan offentliga modeller kanske vet språk, dina data vet ditt företag.
forbes förstärker detta perspektiv och noterar att offentligt tillgängliga och syntetiska data inte längre räcker för att skilja modeller åt. När AI-industrin når mättnad har exklusiva datamängder av hög kvalitet blivit nyckeln till verklig differentiering eftersom företag som finjusterar AI-modeller med domänspecifik kunskap kan överträffa generiska modeller utbildade på offentliga data.
Så här sammanfogar du modeller med dina data: RAG & Finjustering
För att förvandla generisk AI till något verkligt värdefullt för ditt företag måste du ansluta det till dina egna data. Annars kommer du att fastna med standardsvar som saknar nyans, noggrannhet eller relevans. Det finns två etablerade metoder för att överbrygga klyftan mellan allmänna modeller som GPT-4 och dina egna data: Retrieval-Augmented Generation (RAG) och finjustering.
1. Hämtningsförstärkt generation (RAG)
RAG är ett av de mest effektiva och tillgängliga sätten att ge AI tillgång till din kunskap utan att ändra den underliggande modellen. Det fungerar genom att indexera dina data, till exempel dokument, manualer, produktinformation eller vanliga frågor, och hämta endast relevant innehåll i realtid när modellen uppmanas.
- Fördel: Inget behov av att omträna modellen, vilket sparar tid och beräkningskostnader.
- Fördel: Minskar hallucinationer och svar utanför ämnet kraftigt genom att grunda svar i ditt faktiska sammanhang.
RAG är särskilt användbart för chatbots för kundsupport, interna kunskapsbaser och marknadsföringsteam som vill att AI ska hålla sig på varumärket och korrekt. Enligt Meta AI, RAG-modeller överträffar betydligt vanilj LLM på frågesvaruppgifter när de stöds av domänspecifika källor.
2. Finjustering/Anpassade GPT:er
Finjustering går ett steg längre. Istället för att bara referera till dina uppgifter, du tåg modellen på den. Det innebär att mata in märkta exempel, strukturerad data eller domänspecifika uppmaningar så att den lär sig mönster som är direkt relevanta för dina arbetsflöden.
- Fördel: Ökar prestanda på nischade eller tekniska uppgifter, till exempel utarbetande av juridiska kontrakt, sammanfattningar av medicinska diagnoser eller ERP-specifik automatisering.
- Avvägning: Kräver mer ansträngning, expertis och noggrann datakurering för att undvika modelldrift eller överanpassning.
OpenAI och andra leverantörer tillåter nu finjustering av mindre anpassade GPT: er, vilket gör detta tillvägagångssätt mer tillgängligt för medelstora företag; särskilt de i reglerade eller högkontextuella branscher.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
