Рынок искусственного интеллекта (ИИ) в 184 году оценивался в 2024 миллиарда долларов и, как ожидается, вырастет более чем в четыре раза в ближайшие шесть лет. Хотя эти ожидания и ошеломляют, эксперты по ИИ считают, что они, мягко говоря, консервативны, и фактическая рыночная стоимость будет значительно выше.

Большие языковые модели (LLM), такие как GPT 3, открыли эру ИИ. Они находят применение в самых разных областях, от сложных научных исследований до написания текстов для рэп-баттлов. Другими словами, почти каждый человек использует эти LLM для чего-то.

А как насчет предприятий? McKinsey сообщает, что 65% предприятий регулярно используют LLM, число которых удвоилось менее чем за десять месяцев. Фактически, компании корпоративного уровня более вероятно принятие технологий ИИ как LLM.

Для предприятий, желающих интегрировать LLM в свой рабочий процесс, самой первой проблемой является выбор между LLM с открытым исходным кодом и закрытым исходным кодом. Этот блог решает этот спор сегодня.

Понимание степени магистра права и ее типов

Что такое LLM?

LLM, сокращенно Большая языковая модель, так миллионы пользователей (123.5 миллиона, если быть точным) общайтесь с ChatGPT каждый день. Проще говоря, LLM — это большой Модель, разработанная с использованием методов машинного обучения (ML) для выполнения языковых задач, таких как написание текста, рассуждение и понимание, во многом подобно тому, как это делают люди. LLM широко используются для различных задач обработки естественного языка, причем выходные данные представляют собой текст, изображения, видео, аудио или компьютерный код.

Правда, в последнее время LLM захватили коллективное воображение технологического сектора. Однако возможности, которыми обладают сегодня большие языковые модели, потребовали многих лет инноваций и итераций.

Системы на основе правил являются предшественниками современных LLM. Эти системы полагаются на вручную установленные правила для обработки ввода на естественном языке. Перенесемся в сегодняшний день, и LLM можно обучить распознавать шаблоны, генерировать вывод на естественном языке с нюансами и сложностью и обрабатывать анализ настроений.

Типы степеней LLM

Большие языковые модели (LLM) можно классифицировать несколькими способами, например, по варианту использования, данным обучения или доступности. При классификации по доступности LLM могут быть с открытым исходным кодом или проприетарными/закрытыми. Этот выбор между открытым исходным кодом и закрытыми LLM важен, поскольку он определяет направление, область применения, бюджет и временные рамки инициативы LLM компании.

LLM с открытым исходным кодом

LLM с открытым исходным кодом — это свободно доступные модели, которые каждый может использовать, настраивать и распространять. Обычно вокруг этих LLM существует сообщество исследователей и разработчиков для их разработки и поддержки. Например, любой может проверить код, выявить проблемы, предложить улучшения и адаптировать модель для определенных целей, что обеспечивает прогресс, движимый сообществом.

Некоторые популярные примеры LLM с открытым исходным кодом включают Llama 3, GPT 2 и BERT. Давайте рассмотрим некоторые из самых больших преимуществ и проблем использования LLM с открытым исходным кодом для предприятий:

Добро,

Ниже перечислены основные преимущества программ LLM с открытым исходным кодом для предприятий:

• Прозрачность: Открытым исходным кодам LLM легче доверять предприятиям, поскольку их обучающий набор данных и код общедоступны. Этот уровень прозрачности также помогает выявлять и смягчать любые потенциальные предубеждения.
• Производство на заказ: Поскольку их код и данные обучения находятся в открытом доступе, эти модели можно легко адаптировать для конкретных случаев использования.
• Эффективность затрат: Модели с открытым исходным кодом можно использовать бесплатно, без лицензионных сборов, поэтому общие затраты на их разработку и развертывание ниже, чем у моделей с закрытым исходным кодом.

Плохой,

Несмотря на многочисленные преимущества, предприятия также сталкиваются с рядом потенциальных проблем, связанных с моделями с открытым исходным кодом, например:

• Ресурсоемкие: Модели с открытым исходным кодом обычно строятся на вкладе небольших команд и волонтеров. Предприятиям, желающим опираться на модели LLM с открытым исходным кодом, необходимо будет вложить значительные средства в обучение и настройку.
• Безопасность и соответствие: Разработка LLM с открытым исходным кодом также может представлять потенциальную уязвимость, если не соблюдаются надлежащие стандарты безопасности и соответствия.

…И вердикт

Хотя использование LLM с открытым исходным кодом может оказаться более ресурсоемким, это может быть компенсировано общей экономической эффективностью подхода. Кроме того, неограниченный доступ к коду и данным, а также возможность настройки сделают его выгодным для предприятий.

LLM с закрытым исходным кодом

LLM с закрытым исходным кодом — это проприетарные модели, разработанные и поддерживаемые в закрытой среде. Доступ к обучающим данным и коду модели ограничен, что означает, что модель может быть изменена только организацией или, в некоторых случаях, теми, кто готов заплатить за доступ.

GPT-3 и 4 от OpenAI — популярные примеры закрытых моделей. Давайте рассмотрим преимущества и недостатки использования закрытых моделей для предприятий:

Добро,

• Конкурентное преимущество: Программы LLM с закрытым исходным кодом обычно предлагают предприятиям доступ к уникальным запатентованным технологиям, которые также могут быть доработаны для конкретных отраслевых нужд.
• Выделенная поддержка: В отличие от LLM с открытым исходным кодом, этот подход поставляется с выделенной поддержкой от поставщиков, что гарантирует стабильность, соответствие и безопасность. Это может оказаться решающим для вариантов использования корпоративного уровня.

Плохой,

• Ограниченный контроль и настройка: Это, пожалуй, самое большое препятствие для использования фирменных моделей, т. е. ограниченное отсутствием контроля и настройки. Предприятия не могут настраивать код модели или данные обучения и ограничены тем, что предоставляет поставщик.
• Более высокие затраты: По сравнению с моделями с открытым исходным кодом, проприетарный путь требует иметь дело с высокими лицензионными сборами. Плюс, потенциальная привязка к поставщику может еще больше увеличить общую стоимость.

…И вердикт

Хотя программы LLM с закрытым исходным кодом предлагают большую простоту использования и специализированную поддержку, отсутствие контроля и настройки означает, что этот подход подходит только для предприятий, которые могут найти программы LLM с закрытым исходным кодом, идеально соответствующие их вариантам использования.

Ключевые соображения для предприятий

Предприятиям, выбирающим между моделями больших языков с открытым и закрытым исходным кодом для своих инициатив в области ИИ, важно учитывать следующие факторы:

• Требования к варианту использования: Предприятиям следует убедиться, что их выбор степени магистра права соответствует их варианту использования, а также конкретным бизнес-потребностям и целям.
• Ограничения бюджета: Необходимо оценить общую стоимость владения (TCO), которая должна включать лицензирование, внедрение и обслуживание.
• Безопасность и соответствие: Для отраслей с высоким уровнем регулирования, таких как здравоохранение и финансы, крайне важно выбрать модель, которая соответствует отраслевым стандартам и нормативным требованиям.
• Масштабируемость и поддержка: Предприятиям следует оценить способность к масштабированию и уровень поддержки, необходимый для текущей деятельности.
• Степень настройки и контроля: Предприятиям также следует убедиться, что их выбор степени магистра права соответствует требуемой степени кастомизации и контроля.

Приветствуйте ИИ на своем предприятии с Astera

Используйте LLM, чтобы максимально эффективно использовать ваши данные и рабочие процессы. Asteraуникальный опыт работы на стыке интеграции данных и GenAI.

Обсудите с нами вашу стратегию обработки данных на основе искусственного интеллекта

Open-Source LLM — новый фаворит среди предприятий

Такие проприетарные модели, как GPT-4 от OpenAI, возглавили раннюю волну принятия. Однако модели с открытым исходным кодом с тех пор сокращают разрыв в плане качества и стали более популярными на корпоративном рынке.

Возьмем, к примеру, общедоступные большие языковые модели Meta. В 2024 году их скачали 400 миллионов раз, что в 10 раз больше, чем в предыдущем году. Фактически, Использование лам удвоилось в период с мая по июль 2024 года.

Это в значительной степени обусловлено возросшим пониманием ИИ и предприятиями, ищущими большего контроля, настройки и экономической эффективности. Кроме того, предприятия стремятся избежать привязки к поставщику, поскольку доминирование OpenAI оспаривается с разных сторон, а крупные прорывы могут произойти в любой точке отрасли ИИ.

Короче говоря, модели с закрытым исходным кодом по-прежнему лидируют в целом, а также среди отдельных разработчиков и стартапов. Однако в корпоративном ландшафте ситуация меняется, поскольку такие крупные игроки, как Salesforce и Slack, расстилают красную дорожку для предприятий, желающих использовать открытые модели. Например, Salesforce недавно запустила Agentforce, что позволяет компаниям подключать любые LLM в приложениях Salesforce.

Как Astera Использует программы LLM с открытым исходным кодом

AsteraАвтора LLM Генерировать позволяет предприятиям объединять выбранную ими степень магистра права с конвейерами данных для создания решений на базе искусственного интеллекта.

С помощью LLM Generate пользователи могут получить вывод из модели LLM на основе входного запроса. Пользователи могут выбирать из множества поставщиков LLM, включая OpenAI, Llama и т. д., а также могут использовать пользовательские модели LLM.

Свяжитесь с нами сегодня чтобы обсудить с нами ваши потребности в области ИИ.