Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são capazes de entender, interpretar e gerar linguagem humana, revolucionando todas as esferas da vida. No entanto, eles também enfrentam seus próprios desafios, incluindo a geração de informações imprecisas ou enganosas (alucinações), preocupações com a privacidade e vulnerabilidades de segurança.
Os grandes modelos de idiomas têm acesso a grandes quantidades de dados de texto, mas seus dados de treinamento podem estar desatualizados e só vêm do domínio público. Os grandes modelos de idiomas precisam acessar os dados industriais de uma empresa para que a inteligência artificial generativa (IA) trabalhe para a indústria. Ao "treinar" grandes modelos de idiomas em dados relevantes e coletados, podemos melhorar a confiabilidade e a precisão de suas respostas em aplicações industriais.
Para incorporar IA generativa em uma estratégia digital, as empresas de manufatura podem começar com três arquiteturas básicas:
Contextualização de dados
Os dados contextualizantes são críticos para garantir que grandes modelos de linguagem forneçam respostas relevantes e significativas. Por exemplo, ao buscar informações sobre a operação de ativos industriais, torna -se fundamental fornecer dados e documentação relacionados a esses ativos e seus relacionamentos semânticos explícitos e implícitos. Essa contextualização permite que grandes modelos de linguagem compreendam tarefas e geram respostas contextualmente apropriadas.
Mapa de conhecimento industrial
Criar mapas de conhecimento industrial é necessário para melhorar a qualidade dos dados de grandes modelos de linguagem. Este gráfico processa os dados por normalização, escala e aprimoramento para garantir respostas precisas e confiáveis. O velho ditado "Lixo em → lixo" também se aplica à geração de IA, enfatizando a importância de enriquecer dados para melhorar o desempenho de grandes modelos de idiomas.
Geração de aprimoramento da pesquisa
A geração aumentada de recuperação (RAG) é um padrão de design avançado que permite que grandes modelos de linguagem alavancem dados específicos do setor em resposta direta a solicitações. Ao incorporar a aprendizagem contextual, o RAG permite que grandes modelos de idiomas raciocinam com base em dados de contextos privados, fornecendo respostas determinísticas em vez de respostas probabilísticas com base nas informações públicas existentes.
Além disso, o RAG nos permite manter a exclusividade e a segurança dos dados industriais na empresa. Como qualquer tecnologia avançada, os grandes modelos de linguagem podem ser vulneráveis a ataques adversários e vazamentos de dados. Em um ambiente industrial, esses problemas exigem ainda mais atenção devido a dados confidenciais, como projetos proprietários e informações do cliente.
Garantir a anonimização adequada, proteger a infraestrutura de modelos de grandes idiomas, garantir a segurança da transferência de dados e implementar fortes mecanismos de autenticação são etapas importantes para reduzir os riscos de segurança cibernética e proteger informações sensíveis. O RAG permite manter o controle de acesso, criar confiança com grandes empresas e atender aos requisitos rigorosos de segurança e auditoria.
Ao alavancar a contextualização dos dados, o gráfico de conhecimento industrial e as tecnologias de RAG em soluções generativas de IA, não podemos apenas abordar desafios como vazamento de dados, controle de confiança e acesso e ilusão, mas também afetar a eficiência geral e o custo da solução.
Os grandes modelos de idiomas têm restrições de janelas de contexto que limitam o intervalo de tokens que eles podem considerar ao responder a um prompt. Além disso, cada token aumenta o custo total de cada consulta. Se você pensar nessas consultas como pesquisas do Google, poderá ver como é fácil adicionar custos.
Para resolver esse problema, contextualizar dados industriais proprietários, a criação de mapas de conhecimento industrial e otimizando consultas com RAG se tornou crítica. Essas etapas garantem que os gerentes de laboratório tenham acesso a uma fonte de entrada pesquisável e semanticamente significativa para fazer uso mais eficiente de vastas quantidades de dados industriais.
Em conclusão, embora os grandes modelos de idiomas ofereçam grande potencial para várias indústrias, também é fundamental enfrentar desafios como imprecisões, vulnerabilidades de segurança e riscos de privacidade. Ao colar e contextualizar dados, construir mapas de conhecimento da indústria e alavancar tecnologias de ponta, como RAG, os grandes modelos de idiomas podem ser um ativo valioso para simplificar operações, automatizar tarefas e fornecer informações acionáveis para empresas em diferentes setores.