Трудно игнорировать шумиху вокруг массивных языковых моделей, таких как GPT-3. Это не типичные механизмы обработки естественного языка (NLP), которые используются корпоративными чат-ботами или колл-центрами. Это значительный шаг вперед, который делает традиционный вывод НЛП похожим на простое повторение обученных ответов.
GPT-3 может генерировать собственные статьи. Он может предоставить подробные сводки по миллионам слов текста. А поскольку код — это, по сути, язык, теперь существуют программные элементы, созданные с помощью GPT-3, включая полностью разработанные приложения. Это самая близкая вещь, которая у нас есть на сегодняшний день, которая напоминает образ «всезнающего суперкомпьютера» из научной фантастики середины 20-го века: вещь, которой можно действительно задать словесный вопрос и получить детальный ответ.
Итак, вы уже в третий раз встретите слово «нюансированный», потому что именно в нем заключается сила компаний, которые действительно могут получить доступ к GPT-3 и массивным обучающим вычислительным мощностям. В конце концов, вполне разумно видеть на горизонте усилия по моделированию обучения стоимостью в миллиарды долларов.
Кроме Меты и Google и социальные гиганты, производство GPT-3, вероятно, завоюет популярность первыми, где пользователи могут позволить себе такой возврат инвестиций (RoI). Здравоохранение может показаться естественным первым вариантом, но нормативно-правовая среда не слишком заинтересована в технологиях черного ящика. Сегмент финансовых услуг — это то, где мы, скорее всего, увидим его в первую очередь, по крайней мере, на предприятиях, ориентированных на потребителя.
Варианты использования GPT-3 в финансовых услугах широки и уже включены в конкретные пакеты машинного обучения. Например, широко доступны и широко используются анализ настроений (с использованием социальных сетей и статей для определения температуры рынка), распознавание объектов (классификация документов) и перевод.
Где GPT-3, вероятно, вступит в игру для банков, так это в генерации языка — например, возможность обработки требований и заполнения форм. Это может быть небольшой старт, ориентированный на потребителя, но при наличии достаточного количества обучающих данных GPT-3 может начать играть активную роль в управлении рисками и принятии инвестиционных решений.
Получить представление о текущей рентабельности инвестиций для этой технологии в банковском деле сложно. Эти элементы машинного обучения существуют, но по мере роста объемов данных потребность в масштабных отраслевых и даже специально обученных моделях для банков становится все более очевидной. Одна большая проблема для финансовых учреждений, имеющих доступ к этой модели (OpenAI в наши дни менее закрыта, но GPT-3 ограничена с точки зрения предварительного обучения, тонкой настройки последующих задач, а также отсутствия отраслевого корпуса) заключается в том, чтобы найти людей, которые сделают все работает.
Да, ирония в том, что то, что призвано заменить людей, медленно приживается из-за нехватки людей. Вот почему, как и во многих других областях корпоративных ИТ, случаев использования управляемых услуг предостаточно. Труднее, чем когда-либо, находить и удерживать таланты, особенно для конкретных программ финансовых услуг AI/ML. Кроме того, это непростая задача, предварительно обученная и готовая к использованию система и программное обеспечение нужного размера для банковского дела.
Модели GPT-3 были доступны для избранных с середины 2020 года через OpenAI, и единственным лицензиатом является Microsoft. Это не начиналось как инфраструктура искусственного интеллекта, которую широкая публика может просто взять и с ней работать, поэтому первые производители систем, настроившие ее со своими машинами и программными стеками, имеют преимущество. Это уменьшает проблему найма в ИИ и делает все инструменты доступными. Однако этим занимаются немногие компании.
Производитель систем искусственного интеллекта SambaNova был одним из первых, кто смог предоставить GPT-3 в качестве предварительно упакованной услуги в начале этого года, чтобы предприятия могли начать копаться в создании и использовании больших языковых моделей. Среди их целевых рынков — финансовые услуги, сегмент, который может задействовать возможности GPT-3, объединяя данные, например, для подачи хедж-фондов и принятия решений о рисках. Единственный общедоступный пользователь их платформы GPT Banking, OTP Bank в Венгрии, все еще работает над развертыванием прототипа.
Возможно, крупные банки, изучающие GPT-3 в масштабе, будут действовать осторожно с точки зрения инвестиций. рассказал старший вице-президент SambaNova по продукту Регистр что развертывание может быть гибридным локальным облаком (оборудование нужного размера за брандмауэром, принадлежащим и управляемым SambaNova и доступным через их API) или они могут использовать его в качестве CSP.
В любом случае, это услуга по подписке, что на данном этапе расчета рентабельности инвестиций GPT-3 означает, что только финансовая индустрия может понять, хорошо ли реклама GPT-3 в масштабе предприятия. ®
