Раскрытие возможностей SmartGPT: последствия для вашей стратегии языковой модели
Добро пожаловать во вторую часть моей серии статей о SmartGPT, состоящей из двух частей. «В предыдущем выпуске мы рассмотрели, что такое SmartGPT и его возможности. Сегодня мы объясним, почему это актуально.
Как всегда, не беспокойтесь, если вы обнаружите, что скорость изменений ошеломляет. Все находятся в одинаковом положении. Буквально сегодня утром я настроился на пару популярных подкастов, где гости обсуждали предполагаемые ограничения моделей больших языков (LLM). Я не мог не заметить, что некоторые утверждения об этих ограничениях были явно неверными, учитывая то, что продемонстрировал SmartGPT. Прорывы, подобные этому, происходят в таком быстром темпе, что никто не может оставаться в курсе последних событий. И это прекрасно — нам всем нужно перевести дух и принять темп прогресса.
Имея это в виду, я хотел бы поделиться некоторыми ключевыми идеями SmartGPT, которые могут помочь сформировать вашу стратегию LLM:
Во-первых, отдайте предпочтение системам, а не моделям. Легко увязнуть в битве «лучших» моделей — например, GPT-4 против BERT — но реальная сила заключается в системах и их возможностях. Практическое развертывание LLM будет включать системы, использующие сочетание моделей, инструментов и программных компонентов. Итак, давайте перестанем париться над «лучшей» моделью.
Во-вторых, никогда не недооценивайте силу открытого исходного кода в этой эволюции. Количество путей исследования просто слишком велико для любой отдельной организации. Когда вы рассматриваете объединение моделей в систему, различные публикуемые архитектуры моделей, размеры моделей, качество и количество обучающих данных, а также интеграцию с другими инструментами, возможности безграничны. Это пространство, где открытый исходный код, несомненно, будет господствовать. Да, будут случаи, когда для прорыва потребуются данные, вычислительная мощность и капитал крупных корпораций. Но даже в этом случае такие компании, как Meta (Facebook), вероятно, будут финансировать разработку с открытым исходным кодом, учитывая преимущества, которые они получают от таких прорывов.
Наконец, очень важно признать, что для решения реальных бизнес-задач с помощью любого решения потребуется наука о данных. В вашей организации слишком много потенциальных путей оптимизации и уникальных ограничений. Когда вы начинаете учитывать такие факторы, как доступные данные, качество данных, инфраструктура, шаблоны развертывания, точки интеграции, политики конфиденциальности данных и требования пользователей, становится ясно, что не существует универсального решения для ваших самых серьезных проблем. Это то, чем мы занимаемся в Пролего, поэтому, если вы считаете, что мы можем вам помочь, обращайтесь к Руссу по адресу [email protected].
Я надеюсь, что эта информация окажется полезной.
Смотрите мой полный анализ ниже:
