Введен в эксплуатацию Застрять посередине невесело. Просто спросите главного героя Малкольма из сериала «Малкольм в центре внимания» (2000–2006), который изо всех сил пытается выделиться среди своих четырех братьев. В более раннем ситкоме «Семья Брэйди» (1969–1974) Ян Брэйди чувствует себя в тени старшей сестры Марсии и младшей сестры Синди.
В вежливом (или невежливом) обществе у этого явления есть название, которое описывает проблемы, которые дети, зажатые между младшими и старшими братьями и сестрами, испытывают в своих семьях: синдром среднего ребенка.
Разумные мнения расходятся во мнениях относительно законности синдрома среднего ребенка. Реально это или мнимо, и имеет ли это значение? Даже в этом случае может быть трудно конкурировать с братьями и сестрами, особенно с братьями или сестрами, которые пользуются львиной долей успеха.
Средние дети мировой экономики
Так уж получилось, что у глобальной экономики есть свои средние дети в виде малого и среднего бизнеса, которые конкурируют с более крупными предприятиями за таланты, капитал и другие жизненно важные ресурсы.
Однако, как и их более крупные братья и сестры, предприятиям малого и среднего бизнеса приходится внедрять инновации, одновременно отбиваясь от голодных конкурентов. Эта динамика может оказаться особенно сложной, поскольку малые и средние предприятия обращают внимание на новые технологии, такие как генеративный искусственный интеллект, которые могут быть ресурсоемкими и дорогими в эксплуатации.
Ни одна организация не может позволить себе упустить из виду потенциальную ценность GenAI для своего бизнеса. Согласно недавнему исследованию Dell, 76% ИТ-руководителей заявили, что GenAI будет иметь важное значение для преобразований в их организациях, и большинство ожидают от него значимых результатов в течение следующих 12 месяцев.
К счастью, предприятия малого и среднего бизнеса, желающие извлечь выгоду из возможностей GenAI по обработке естественного языка, могут сделать это при правильном подходе: использовании малой языковой модели (SLM) и метода, называемого поисковым дополненным поколением (RAG), для уточнения результатов.
Возможно, вы заметили, что я упомянул SLM, а не большую языковую модель (LLM), о которой вы, вероятно, более привыкли читать. Как следует из квалификаторов, разница между типами моделей заключается в масштабе.
LLM прогнозируют следующее слово в последовательности на основе слов, которые были перед ним, чтобы генерировать текст, похожий на человеческий. Популярные программы LLM, которые поддерживают такие услуги GenAI, как Google Bard и ChatGPT содержат от сотен миллиардов до триллионов параметров. Стоимость и вычислительные ресурсы для обучения этих моделей значительны, что, вероятно, сделает создание индивидуальных программ LLM недоступным для малого и среднего бизнеса.
У компаний малого и среднего бизнеса есть еще один вариант создания малых языковых моделей (SLM), которые могут содержать от ста миллионов до десятков миллиардов параметров и требуют меньше затрат на обучение и эксплуатацию, чем их более крупные братья и сестры.
SLM также легче настраивать и адаптировать для определенных случаев использования в бизнесе, чем LLM. В то время как LLM создает развернутый контент, включая целые сценарии программного обеспечения и даже книги, SLM можно использовать для создания таких приложений, как чат-боты для обслуживания клиентов, персонализированного маркетингового контента, такого как информационные бюллетени по электронной почте и публикации в социальных сетях, а также сценариев привлечения потенциальных клиентов и продаж.
Несмотря на это, независимо от того, используете ли вы LLM или SLM, модели GenAI требуют достаточно вычислительных ресурсов для обработки данных, а также специалистов по обработке данных для работы с данными, и то и другое может быть трудно себе позволить компаниям малого и среднего бизнеса. И конечно, организации могут использовать предварительно обученную модель, но она будет ограничена известной ей информацией, а это означает, что ее точность и применимость пострадают.
RAG настраивает модели с учетом знаний предметной области
Введите RAG, который может добавить полезный контекст без необходимости делать большие инвестиции, тем самым демократизируя доступ для малого и среднего бизнеса. RAG извлекает соответствующую информацию из хранилища знаний, такого как база данных или документы, в режиме реального времени, дополняет подсказку пользователя этим содержимым и вводит подсказку в модель для создания нового контента. Это помогает модели генерировать более точные и релевантные ответы на информацию, на которой вы хотите, чтобы ваша модель специализировалась.
Например, в Dell мы показываем организациям, как развернуть RAG, а Meta LLama2 LLM извлекает контент, специфичный для конкретной области, из пользовательских наборов данных PDF. Результаты были использованы, чтобы показать, как организация теоретически может использовать RAG и LLM для обучения чат-бота службы поддержки.
Малый и средний бизнес может использовать SLM с RAG для создания более целенаправленного и менее ресурсоемкого подхода к GenAI. По сути, эта комбинация предоставляет им очень точный инструмент, который предоставляет более персонализированную информацию о данных их компании, не тратя время и деньги на создание и настройку индивидуальной модели.
Начало работы с RAG может показаться сложным для малого и среднего бизнеса, но организации могут перепрофилировать сервер, рабочую станцию или даже ноутбук и начать работу. Чтобы начать процесс, они могут выбрать LLM с открытым исходным кодом (например, LLama2). Dell называет это простой кнопкой GenAI.
Таким образом, организации смогут использовать ИИ в своих данных, сохраняя контроль над своей конфиденциальной корпоративной интеллектуальной собственностью и одновременно высвобождая ИТ-ресурсы по мере внедрения инноваций.
Малый и средний бизнес играет важную роль в экономике, внося свой вклад в инновации. Однако слишком часто их относят к статусу Малкольма или Яна – часто недооцениваемых и игнорируемых средних детей глобальной экономики.
Объединив правильный подход и технологические инструменты, предприятия малого и среднего бизнеса могут использовать GenAI для ускорения инноваций, что позволит им лучше конкурировать и привлекать новых клиентов, а не чувствовать себя потерянными в корпоративной среде.
Чтобы узнать больше, посетите Dell.com/ai.
Предоставлено вам компанией Dell Technologies.
