Author(s): Sriram Parthasarathy
Awalnya diterbitkan di Menuju AI.
Potensi transformatif untuk melatih LLM besar dengan data khusus domain.
Dengan AI di cloud pribadi, organisasi dapat memastikan bahwa semuanya, termasuk Model Bahasa kustom (LLM), tetap berada dalam lingkungan cloud mereka yang aman, menjaga privasi data, dan memungkinkan kontrol penuh atas model kepemilikan dan informasi sensitif mereka.
Organisasi sedang mengalami perubahan signifikan dengan secara aktif melihat ke dalam pengembangan model bahasa besar kustom mereka sendiri (LLM) untuk mengatasi permintaan yang meningkat akan kontrol yang lebih besar, privasi data, dan solusi hemat biaya. Pergeseran paradigma ini didorong oleh pengakuan potensi transformatif yang dipegang oleh model yang lebih kecil dan terlatih khusus yang memanfaatkan data khusus domain. Model ini mengungguli performa model spektrum luas seperti GPT-3.5, yang berfungsi sebagai dasar untuk ChatGPT. Menambahkan momentum pada perubahan ini, peluncuran beberapa model fondasi sumber terbuka yang layak secara komersial telah memberi organisasi peluang besar untuk memberdayakan diri mereka sendiri dengan model bahasa yang disesuaikan dan berkinerja tinggi yang secara tepat memenuhi kebutuhan unik mereka. Era baru LLM khusus ini menandai tonggak penting dalam pencarian solusi pemrosesan bahasa yang lebih dapat disesuaikan dan efisien.
Tantangan membangun LLM kustom
Membangun Model Bahasa Besar (LLM) khusus menghadirkan serangkaian tantangan bagi organisasi yang dapat dikategorikan secara luas dalam masalah data, teknis, etika, dan terkait sumber daya.
Tantangan dalam membangun LLM kustom meliputi pemilihan arsitektur, kualitas data, mitigasi bias, moderasi konten, manajemen sumber daya, dan keahlian.
1. Tantangan Data
Saat mengembangkan Model Bahasa kustom (LLM), organisasi menghadapi tantangan terkait pengumpulan dan kualitas data, serta privasi dan keamanan data. Memperoleh sejumlah besar data khusus domain dapat menjadi tantangan, terutama jika datanya khusus atau sensitif. Memastikan kualitas data selama pengumpulan juga penting. Selain itu, organisasi harus mengatasi masalah privasi dan keamanan saat melatih model menggunakan data eksklusif atau sensitif dengan menerapkan langkah-langkah untuk menghilangkan identifikasi data dan melindunginya selama pelatihan dan penerapan.
2. Tantangan Teknis
Membangun Model Bahasa kustom (LLM) melibatkan tantangan terkait arsitektur model, pelatihan, evaluasi, dan validasi. Memilih arsitektur dan parameter yang sesuai membutuhkan keahlian, dan melatih LLM khusus menuntut keterampilan pembelajaran mesin tingkat lanjut. Mengevaluasi kinerja model ini rumit karena tidak adanya tolok ukur yang ditetapkan untuk tugas khusus domain. Memvalidasi respons model untuk akurasi, keamanan, dan kepatuhan menimbulkan tantangan tambahan.
3. Tantangan Etis
Saat membuat Model Bahasa (LLM) khusus, sangat penting untuk mengatasi tantangan terkait bias dan keadilan, serta moderasi dan keamanan konten. LLM mungkin secara tidak sengaja mempelajari dan mengabadikan bias dari data pelatihan, yang memerlukan strategi audit dan mitigasi yang cermat. Memastikan pencegahan konten yang tidak pantas atau berbahaya yang dihasilkan oleh LLM khusus menimbulkan tantangan yang signifikan, membutuhkan penerapan mekanisme moderasi konten yang kuat.
4. Tantangan Sumber Daya
Membangun Model Bahasa kustom (LLM) menghadirkan tantangan terkait sumber daya komputasi dan keahlian. Pelatihan LLM membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan, yang bisa mahal dan mungkin tidak mudah diakses oleh semua organisasi. Mengembangkan LLM khusus juga memerlukan tim dengan keahlian dalam pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan rekayasa perangkat lunak, yang dapat menjadi tantangan untuk ditemukan dan dipertahankan, menambah kerumitan dan biaya proses.
Meskipun tantangan-tantangan ini bisa menjadi signifikan, tantangan-tantangan ini bukannya tidak dapat diatasi. Dengan perencanaan, sumber daya, dan keahlian yang tepat, organisasi dapat berhasil mengembangkan dan menggunakan LLM kustom untuk memenuhi kebutuhan khusus mereka. Karena model yayasan sumber terbuka yang layak secara komersial mulai muncul di pasar, tren untuk membangun LLM khusus domain menggunakan model yayasan sumber terbuka ini akan memanas.
Model Bahasa Yayasan Sumber Terbuka: Transparansi, Kustomisasi, dan Pengembangan Kolaboratif
Munculnya model yayasan open-source dan layak secara komersial telah menyebabkan organisasi untuk melihat membangun model khusus domain. Model Bahasa Sumber Terbuka (LLM) menyediakan aksesibilitas, transparansi, opsi penyesuaian, pengembangan kolaboratif, peluang belajar, efisiensi biaya, dan dukungan komunitas. Misalnya, perusahaan manufaktur dapat memanfaatkan model fondasi sumber terbuka untuk membangun LLM khusus domain yang mengoptimalkan proses produksi, memprediksi kebutuhan pemeliharaan, dan meningkatkan kontrol kualitas. Dengan menyesuaikan model dengan data dan algoritme milik mereka, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi, mengurangi biaya, dan mendorong inovasi dalam operasi manufaktur mereka. Penyesuaian ini, bersama dengan pengembangan kolaboratif dan dukungan komunitas, memberdayakan organisasi untuk melihat pembangunan LLM khusus domain yang mengatasi tantangan industri dan mendorong inovasi.
AI dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan memitigasi risiko dalam proses produksi, yang mengarah pada peningkatan keselamatan, kualitas, dan efisiensi.
Bagian selanjutnya membahas manfaat dan potensi menggunakan model fondasi sumber terbuka untuk membangun LLM khusus domain khusus
Daya Tarik Kontrol
Mengadopsi LLM kustom menawarkan organisasi kontrol yang tak tertandingi atas perilaku, fungsionalitas, dan kinerja model. Misalnya, lembaga keuangan yang ingin mengembangkan chatbot layanan pelanggan dapat memanfaatkan LLM khusus. Dengan membuat model bahasanya sendiri yang secara khusus dilatih pada data keuangan dan terminologi khusus industri, institusi tersebut memperoleh kendali luar biasa atas perilaku dan fungsi chatbot. Mereka dapat menyempurnakan model untuk memberikan respons yang akurat dan relevan terhadap pertanyaan pelanggan, memastikan kepatuhan terhadap peraturan keuangan, dan mempertahankan nada dan gaya yang diinginkan. Tingkat kontrol ini memungkinkan organisasi untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis mereka dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Chatbot bertenaga AI dapat digunakan untuk menyediakan layanan pelanggan 24/7, menjawab pertanyaan, dan menyelesaikan masalah, membebaskan agen manusia untuk fokus pada tugas yang lebih kompleks.
Mengutamakan Privasi Data
Privasi data merupakan perhatian mendasar bagi organisasi saat ini, terutama saat menangani informasi sensitif atau hak milik. Misalnya, penyedia layanan kesehatan yang ingin mengembangkan asisten diagnosis medis dapat memprioritaskan privasi data dengan menggunakan LLM khusus.
Dengan AI di cloud pribadi, organisasi dapat memastikan bahwa semuanya, termasuk Model Bahasa kustom (LLM), tetap berada dalam lingkungan cloud mereka yang aman, menjaga privasi data, dan memungkinkan kontrol penuh atas model kepemilikan dan informasi sensitif mereka.
Dengan melatih model pada data pasien yang tidak teridentifikasi sendiri, penyedia layanan kesehatan memastikan bahwa informasi sensitif tetap aman di dalam organisasi mereka. Pendekatan ini mengurangi risiko yang terkait dengan berbagi data pasien dengan model pihak ketiga dan mengurangi potensi pelanggaran data atau akses tidak sah. Dengan menjaga kontrol penuh atas data mereka, penyedia layanan kesehatan dapat mematuhi peraturan privasi yang ketat, menjaga kerahasiaan pasien, dan menjunjung tinggi komitmen mereka terhadap privasi dan keamanan data.
Dengan memanfaatkan LLM khusus, penyedia layanan kesehatan yang berfokus pada pengembangan asisten diagnosis medis dapat memprioritaskan privasi dan kerahasiaan data, memastikan penanganan yang aman dan perlindungan informasi pasien yang sensitif.
Keuntungan Ekonomi
Sementara model berskala luas seperti GPT-3.5 membanggakan kemampuan yang mengesankan, seringkali membutuhkan biaya yang signifikan. Misalnya, perusahaan e-niaga ritel yang ingin meningkatkan sistem rekomendasi produknya dapat memanfaatkan keuntungan ekonomi dari LLM khusus. Daripada mengandalkan model skala besar seperti GPT-3.5, yang mungkin memerlukan biaya besar, perusahaan dapat mengembangkan LLM khusus yang dilatih khusus untuk data transaksional dan pelanggannya sendiri. Pendekatan bertarget ini memungkinkan perusahaan mengoptimalkan alokasi sumber daya dengan berfokus pada data yang paling relevan untuk rekomendasi produk. Dengan membangun LLM khusus yang lebih kecil dan hemat biaya, perusahaan dapat mencapai kinerja yang sebanding atau bahkan unggul sambil secara signifikan mengurangi beban keuangan yang terkait dengan pelatihan dan penerapan model generik.
Rekomendasi yang dipersonalisasi dengan AI merevolusi industri eCommerce, meningkatkan pengalaman pelanggan dengan memanfaatkan algoritme canggih untuk memberikan saran produk yang disesuaikan berdasarkan preferensi dan perilaku individu.
Tepi Kekhususan Domain
Organisasi menyadari bahwa LLM khusus, yang dilatih pada data khusus domain unik mereka, sering kali mengungguli model yang lebih besar dan lebih umum. Misalnya, firma riset hukum yang ingin meningkatkan kemampuan analisis dokumennya dapat mengambil manfaat dari keunggulan kekhususan domain yang disediakan oleh LLM khusus. Dengan melatih model pada kumpulan besar dokumen hukum, kasus hukum, dan terminologi hukum, firma dapat menciptakan model bahasa yang unggul dalam memahami seluk-beluk bahasa dan konteks hukum. Keahlian khusus domain ini memungkinkan model untuk memberikan analisis dokumen hukum yang lebih akurat dan bernuansa, membantu pengacara dalam penelitian dan proses pengambilan keputusan mereka.
Persimpangan hukum dan AI merevolusi industri hukum dengan memungkinkan penelitian hukum yang efisien, analisis kontrak, dan analitik prediktif, mengubah cara profesional hukum bekerja dan memberikan layanan
Peta Jalan menuju LLM Khusus
Perjalanan menuju LLM khusus melibatkan sejumlah langkah, termasuk pengumpulan dan kurasi data khusus domain, pemilihan arsitektur yang sesuai, dan pemanfaatan teknik pelatihan model mutakhir. Organisasi dapat memanfaatkan alat dan kerangka kerja sumber terbuka untuk merampingkan pembuatan model khusus mereka. Perjalanan ini membuka jalan bagi organisasi untuk memanfaatkan kekuatan model bahasa yang secara sempurna disesuaikan dengan kebutuhan dan tujuan unik mereka.
Membungkus
Meningkatnya penekanan pada kontrol, privasi data, dan efektivitas biaya mendorong peningkatan minat dalam membangun model bahasa khusus oleh organisasi. Dengan merangkul model khusus domain, organisasi dapat membuka berbagai keuntungan, seperti peningkatan kinerja, respons yang dipersonalisasi, dan operasi yang disederhanakan. Pergeseran ini menandakan keberangkatan dari hanya mengandalkan model generik, mengantarkan era baru di mana organisasi memanfaatkan potensi LLM kustom untuk mendorong inovasi, mengatasi tantangan khusus industri, dan mendapatkan keunggulan kompetitif dalam bidang dinamis pemrosesan bahasa alami.
Melalui pemanfaatan teknologi canggih dan wawasan berbasis data, penyedia layanan kesehatan dapat mengoptimalkan perawatan pasien, mengurangi kesalahan, dan mencapai peningkatan yang signifikan dalam hasil perawatan kesehatan secara keseluruhan.
Misalnya, satu potensi hasil masa depan dari tren ini dapat dilihat di industri perawatan kesehatan. Dengan penyebaran LLM khusus yang dilatih pada data pasien dalam jumlah besar, institusi medis dapat merevolusi sistem pendukung keputusan klinis. Model khusus ini akan memiliki pemahaman mendalam tentang terminologi medis, prosedur, dan riwayat pasien, memungkinkan mereka mengoptimalkan perawatan pasien, meminimalkan kesalahan, dan secara signifikan meningkatkan hasil perawatan kesehatan secara keseluruhan.
Diterbitkan melalui Menuju AI
