Les modèles de grandes langues (LLM) sont capables de comprendre, d'interpréter et de générer un langage humain, révolutionnant tous les horizons. Cependant, ils sont également confrontés à leurs propres défis, notamment la génération d'informations inexactes ou trompeuses (hallucinations), des problèmes de confidentialité et des vulnérabilités de sécurité.
Les modèles de grandes langues ont accès à de grandes quantités de données de texte, mais leurs données de formation peuvent être dépassées et ne proviennent que du domaine public. Les modèles de grands langues ont besoin d'accéder aux données industrielles d'une entreprise afin que l'intelligence artificielle générative (IA) travaille pour l'industrie. En «formant» de grands modèles de langue sur les données pertinentes et pertinentes, nous pouvons améliorer la fiabilité et la précision de leurs réponses dans les applications industrielles.
Pour intégrer une IA générative dans une stratégie numérique, les entreprises de fabrication peuvent commencer avec trois architectures de base:
Contextualisation des données
La contextualisation des données est essentielle pour garantir que les modèles de gros langues fournissent des réponses pertinentes et significatives. Par exemple, lors de la recherche d'informations sur le fonctionnement des actifs industriels, il devient essentiel de fournir des données et une documentation liées à ces actifs et à leurs relations sémantiques explicites et implicites. Cette contextualisation permet aux grands modèles de langue de comprendre les tâches et de générer des réponses contextuellement appropriées.
Carte des connaissances industrielles
La création de cartes de connaissances industrielles est nécessaire pour améliorer la qualité des données des grands modèles de langue. Ce graphique traite les données par normalisation, mise à l'échelle et amélioration pour garantir des réponses précises et fiables. Le vieil adage "ordures en → ordonnance" s'applique également à la génération d'IA, soulignant l'importance de l'enrichissement des données pour améliorer les performances des modèles de grande langue.
Génération d'amélioration de la recherche
La génération augmentée (RAG) de récupération est un modèle de conception avancé qui permet aux modèles de langue importants de tirer parti des données spécifiques de l'industrie en réponse directe aux invites. En incorporant l'apprentissage contextuel, RAG permet aux modèles de grande langue de raisonner sur la base des données de contextes privés, fournissant des réponses déterministes plutôt que des réponses probabilistes basées sur les informations publiques existantes.
De plus, RAG nous permet de maintenir l'exclusivité et la sécurité des données industrielles dans l'entreprise. Comme toute technologie de pointe, les modèles de grands langues peuvent être vulnérables aux attaques adversaires et aux fuites de données. Dans un environnement industriel, ces problèmes nécessitent encore plus d'attention en raison de données sensibles telles que les conceptions propriétaires et les informations des clients.
Assurer une anonymisation appropriée, protéger l'infrastructure du modèle de langue importante, assurer la sécurité du transfert de données et mettre en œuvre de solides mécanismes d'authentification sont des étapes importantes pour réduire les risques de cybersécurité et protéger les informations sensibles. RAG permet de maintenir le contrôle d'accès, de renforcer la confiance avec les grandes entreprises et de répondre aux exigences strictes de sécurité et d'audit.
En tirant parti de la contextualisation des données, des graphiques de connaissances industriels et des technologies de chiffon dans les solutions génératrices de l'IA, nous pouvons non seulement relever des défis tels que la fuite de données, la confiance et le contrôle d'accès et l'illusion, mais également un impact sur l'efficacité globale et le coût de la solution.
Les modèles de grands langues ont des restrictions de fenêtres de contexte qui limitent la plage de jetons qu'ils peuvent considérer lors de la réponse à une invite. De plus, chaque jeton augmente le coût total de chaque requête. Si vous considérez ces requêtes comme des recherches sur Google, vous pouvez voir à quel point il est facile d'ajouter des coûts.
Pour résoudre ce problème, contextualiser les données industrielles propriétaires, la création de cartes de connaissances industrielles et l'optimisation des requêtes avec RAG est devenue critique. Ces étapes garantissent que les directeurs de laboratoire ont accès à une source d'entrée consultable et sémantiquement significative pour utiliser plus efficacement de grandes quantités de données industrielles.
En conclusion, bien que les modèles de grands langues offrent un grand potentiel pour diverses industries, il est également essentiel de relever des défis tels que les inexactitudes, les vulnérabilités de sécurité et les risques de confidentialité. En rassemblant et en contextualisant les données, en construisant des cartes de connaissances de l'industrie et en tirant parti des technologies de pointe telles que RAG, des modèles de langues grandes peuvent être un atout précieux pour rationaliser les opérations, automatiser les tâches et fournir des informations exploitables pour les entreprises dans différentes industries.