AI mažoms įmonėms: Bylefeldo projektas sukelia revoliuciją pramonėje!

AI mažoms įmonėms: Bylefeldo projektas sukelia revoliuciją pramonėje!

Didėjant dirbtinio intelekto (AI) svarbai verslo pasaulyje, mažos ir vidutinės įmonės (MVĮ) susiduria su esminiais iššūkiais. Šios įmonės dažnai kovoja su techninėmis kliūtimis ir žinių apie AI technologijų integravimą trūkumu. Dabartinis Bylefeldo universiteto projektas, finansuojamas pagal Šiaurės Reino-Vestfalijos valstijos programą NEXT.IN.NRW, galėtų padėti išspręsti šią problemą. Pagal pavadinimą „LLM4KMU“ turi būti optimizuotas atvirojo kodo didelių kalbų modelių (LLM) naudojimas MVĮ. Iš viso projektui skirta apie 5 mln. eurų, iš kurių apie 4 mln. eurų skirta finansavimui. Kaip koordinatorius Bylefeldo universitetas gaus beveik 840 000 eurų.

LLM4KMU projekto tikslas – plėtoti geriausią praktiką ir sukurti eksperimentavimo platformą. Ši platforma leis įmonėms išbandyti skirtingus kalbų modelius, kad surastų savo specifiniams poreikiams tinkamą modelį. Tokių modelių kūrimas padeda MVĮ išlaikyti savo duomenų kontrolę, nes viskas pagrįsta atvirojo kodo sprendimais ir leidžia lengvai integruoti į esamas sistemas naudojant „plug & play“ principą. Privalumai aiškūs: nuolatinis šių didelių kalbų modelių tobulinimas gali padidinti efektyvumą ir sumažinti išlaidas. Tai gali būti ypač svarbu 12 % Vokietijos įmonių, kurios šiuo metu naudoja AI technologijas, nes didesnės įmonės šias technologijas naudoja dažniau nei mažesnės jų kolegos.

Iššūkiai ir galimybės MVĮ

Nepaisant daugybės privalumų, MVĮ, diegdamos dirbtinį intelektą, susiduria su esminiais iššūkiais. Daugelis kompanijų nenori diegti dirbtinio intelekto technologijų dėl netikrumo dėl įėjimo galimybių. Dažnos žemos integracijos priežastys yra žinių trūkumas ir nesuderinamumas su esama technine infrastruktūra, pvz senticon.org nustato. Tačiau atvirojo kodo LLM siūlo ekonomišką ir pritaikomą sprendimą, kuris gali padėti MVĮ racionalizuoti savo procesus.

Didelis atvirojo kodo modelių pranašumas yra tas, kad pagrindinės versijos yra nemokamos, tokios kaip GPT-Neo ir LLaMA. Šiuos modelius galima saugoti ir apdoroti vietoje, taip padidinant duomenų apsaugą. Tačiau reikia atsižvelgti ir į iššūkius, pvz., savo serverio pajėgumo ar debesijos paslaugų poreikį, taip pat konkrečių duomenų mokymo pastangas. Atvirojo kodo ir komercinių LLM derinimas gali būti naudingas MVĮ, siekiant maksimaliai padidinti abiejų metodų naudą.

Sėkmingos integracijos rekomendacijos

Kad MVĮ būtų lengviau pradėti naudotis atvirojo kodo LLM, buvo pateiktos kai kurios rekomendacijos. Štai pagrindiniai punktai:

• Identifizieren kleiner Anwendungsfälle zur Testung des LLM-Potenzials.
• Nutzung von Cloud-Anbietern anstelle teurer Hardware.
• Beteiligung an Open-Source-Communities für Unterstützung.
• Verwendung vortrainierter Open-Source-LLMs.
• Schrittweise Einführung des LLM in Unternehmensprozesse durch API-Schnittstellen.

Nuolatinis dirbtinio intelekto vystymas siūlo įmonėms naujų automatizavimo galimybių, kurios ne tik padidina efektyvumą, bet ir gali žymiai sumažinti išlaidas. Dirbtinio intelekto sistemos gali pakeisti daugybę sričių, tokių kaip gamyba, klientų aptarnavimas ir duomenų analizė. Tačiau įmonės taip pat turi atsižvelgti į technologijų plėtros iššūkius ir poveikį darbo pasauliui digital-institut.de aprašyta. Specializacija, duomenų kokybė ir etiniai sumetimai yra labai svarbūs norint veiksmingai išnaudoti skaitmeninimo teikiamas galimybes.