Stora språkmodeller (LLM) kan förstå, tolka och skapa mänskligt språk, revolutionera alla samhällsskikt. De står emellertid också inför sina egna utmaningar, inklusive genereringen av felaktig eller vilseledande information (hallucinationer), integritetsproblem och säkerhetssårbarheter.
Stora språkmodeller har tillgång till stora mängder textdata, men deras träningsdata kan vara föråldrade och kommer endast från det offentliga området. Stora språkmodeller behöver tillgång till ett företags industriella data för att generativ konstgjord intelligens (AI) ska arbeta för industrin. Genom att "utbilda" stora språkmodeller på samlade, relevanta data kan vi förbättra tillförlitligheten och noggrannheten i deras svar i industriella tillämpningar.
För att integrera generativ AI i en digital strategi kan tillverkningsföretag börja med tre grundläggande arkitekturer:
Datakontextualisering
Kontextualiseringsdata är avgörande för att säkerställa att stora språkmodeller ger relevanta och meningsfulla svar. Till exempel, när man söker information om drift av industriella tillgångar, blir det avgörande att tillhandahålla data och dokumentation relaterade till dessa tillgångar och deras uttryckliga och implicita semantiska relationer. Denna kontextualisering gör det möjligt för stora språkmodeller att förstå uppgifter och generera kontextuellt lämpliga svar.
Industriell kunskapskarta
Att skapa industriella kunskapskartor är nödvändiga för att förbättra datakvaliteten för stora språkmodeller. Denna graf bearbetar data genom normalisering, skalning och förbättring för att säkerställa exakta och pålitliga svar. Det gamla ordet "skräp i → skräp ut" gäller också för att generera AI, och betonar vikten av att berika data för att förbättra prestandan för stora språkmodeller.
Generering av sökförbättring
Hämtning Augmented Generation (RAG) är ett avancerat designmönster som gör det möjligt för stora språkmodeller att utnyttja specifika branschdata i direkt svar på instruktioner. Genom att integrera kontextuellt lärande tillåter RAG stora språkmodeller att resonera baserat på data från privata sammanhang, vilket ger deterministiska svar snarare än sannolikhetssvar baserade på befintlig offentlig information.
Dessutom gör RAG oss att upprätthålla exklusiviteten och säkerheten för industriella data i företaget. Liksom alla avancerade tekniker kan stora språkmodeller vara sårbara för motsatser och dataläckar. I en industriell miljö kräver dessa frågor ännu mer uppmärksamhet på grund av känsliga data som proprietära mönster och kundinformation.
Att säkerställa korrekt anonymisering, att skydda infrastruktur för stor språkmodell, säkerställa säkerhetssäkerhet och implementera starka autentiseringsmekanismer är viktiga steg för att minska cybersäkerhetsriskerna och skydda känslig information. RAG gör det möjligt att upprätthålla åtkomstkontroll, bygga förtroende med stora företag och uppfylla stränga säkerhets- och revisionskrav.
Genom att utnyttja datakontextualisering, industriell kunskapsgraf och RAG -teknik i generativa AI -lösningar kan vi inte bara ta itu med utmaningar som dataläckage, förtroende och åtkomstkontroll och illusion, utan också påverka lösningens totala effektivitet och kostnad.
Stora språkmodeller har sammanhangsfönsterbegränsningar som begränsar utbudet av tokens de kan överväga när de svarar på en fråga. Dessutom ökar varje token den totala kostnaden för varje fråga. Om du tänker på dessa frågor som Google -sökningar kan du se hur lätt det är att lägga till kostnader.
För att lösa detta problem blev kontextualisering av egenutvecklade industriella data, skapa industriella kunskapskartor och optimera frågor med RAG. Dessa steg säkerställer att labbchefer har tillgång till en sökbar och semantiskt meningsfull inputkälla för att göra mer effektivt använda stora mängder industriella data.
Sammanfattningsvis, medan stora språkmodeller erbjuder stor potential för olika branscher, är det också avgörande att hantera utmaningar som felaktigheter, säkerhetssårbarheter och integritetsrisker. Genom att samla in och kontextualisera data, bygga branschkunskapskartor och utnyttja banbrytande tekniker som RAG, kan stora språkmodeller vara en värdefull tillgång i effektivisering av verksamheter, automatisera uppgifter och ge handlingsbara insikter för företag i olika branscher.