De aproape un an si jumatate toata lumea stie de AI si de OpenAI, compania din spatele celebrului ChatGPT. Daca la inceput putine companii se incumetau sa foloseasca AI-ul in sarcinile de zi cu zi, astazi avem o multime de modele generative AI generice sau personalizate care ruleaza si sunt imbunatatite cu fiecare input venit din exterior, de la clienti, sau din interior, de la echipa de dezvoltatori. OpenAI are deja un program special pentru companiile care vor sa foloseasca AI-ul, modelele AI custom, insa recent si-a dat seama ca e nevoie de o extindere a programului ca sa poata satisface cerintele clientilor dornici de implementari cat mai variate ale modelelor generative AI la nivelul afacerilor.
Cand discutam despre solutii AI pentru afaceri sunt doua modalitati de implementare: se folosest seturi de date pentru a antrena solutii AI personalizate sau se cumpara produse deja existente de la vanzatorii de programe de Inteligenta Artificiala.
Modelul AI creat deja foloseste seturi de date generale pentru antrenarea solutiilor si poate ajuta o organizatie sa automatizeze niste aspecte generice ale unui anumit job. Se pot face analize generale, filtrari, sortari de date pentru auditari. Modelul AI personalizat este gandit pentru a raspunde unor cerinte specifice unei companii. In acest fel se ofera solutii pentru decizii foarte importante pentru business intr-un format logic si statistic adaptat.
Orice model AI personalizat va oferi afacerii flexibilitate raportat la nevoile pietii intr-o continua transformare. Adaptarea la infrastructura companiei e mai buna, datele folosite la training sunt ale companiei, controlul total asupra acestui Custom Model este unul real si cu eficienta sporita, doar tu esti cel care il folosesti si il personalizezi, tu stii ce date folosesti si in ce scop. Plus ca faci fata mai bine competitiei, ai o securitate a datelor mai buna.
OpenAI, compania care a dezvoltat si care detine ChatGPT spune ca aceste modele personalizate si programele prin care invata organizatiile sa le foloseasca si sa le personalizeze sunt oportunitati unice de a lucra cu grupuri de cercetatori de la OpenAI pentru a antrena modele GPT-4 pentru domenii specifice. Programele oferite de OpenAI sunt aplicabile domeniile cu seturi de date proprietare extrem de mare, miliarde de token-uri cel putin.
OpenAI si-a propus recent sa extinda programul Custom Model pentru a ajuta clientii companii sa dezvolte modele AI generative personalizate folosind tehnologii adaptate unor cazuri particulare, unor domenii si aplicatii unice.
Deja exista DevDay, o conferinta inaugurala lansata pentru dezvoltatori, oferind companiilor oportunitatea de a lucra cu grupuri de cercetatori OpenAI pentru a antrena si optimiza modele pentru domenii specifice. Dupa ce s-au inscris cativa doritori si au lucrat alaturi de OpenAI, compania a decis sa extinda programul pentru a maximiza performanta.
O noua componenta a programului Custom Model este ajustarea asistata, care invata companiile doritoare cum anume se perfectioneaza modelele generative AI, tehnici specifice. Performantele modelelor AI vor fi mai bune pentru anumite sarcini dupa aceste ajustari.
Modelele antrenate chiar de catre clienti fac parte si ele din program mai nou, clientii pot lucra alaturi de specialisti AI OpenAI pentru a ajusta si rafina si mai in amanunta modelele personalizate.
Doar un exemplu de implementare a acestui program: SK Telecom a lucrat alaturi de OpenAI ca sa isi imbunatateasca GPT-4 si solutiile AI pentru conversatii legate de telecom in coreeana. Pe viitor, OpenAI isi doreste ca fiecare companie sa aiba modele generative AI performante personalizate care sa realizeze rapid si corect sarcini specifice diverse si implementari AI cu rezultate excelente.
Desi veniturile OpenAI dupa lansarea globala a ChatGPT au crescut si depasesc 2 miliarde de dolari, costurile cu centrul de date si cu toate serverele si procesarea de care e nevoie sunt tot mari. Asa ca e nevoie si de clienti care sa ajute OpenAI cu personalizarea si dezvoltarea modelelor generative specifice unor domenii targetate. Un model generativ AI personalizat e mai mic si mai usor de gestionat decat modelul general, performantele sunt infinit mai bune.
Dezvoltatorii ce lucreaza deja cu GPT-3.5 au deja alte modalitati de a rafina modelul si de a-l dezvolta in directia dorita, inclusiv un nou panou de control pentru compararea calitatii si performantelor, suport pentru integrari cu platforme terte
Si pana la urma cand folosim modelele generice AI si cand le folosim pe cele personalizate? Depinde mult de scopul nostru final si de business. Modelele generice AI sunt o optiune excelenta pentru acele afaceri care au nevoie de solutii rapide pentru probleme specifice simple, nu au resursele necesare ca sa dezvolte modele generative AI personalizate. E vorba despre acele afaceri care au nevoie sa realizeze o serie de sarcini in diferite domenii, de multe ori repetitive.
Dar afacerile care au nevoie de acuratete mare, de rezolvarea unor probleme specifice complexe, in domenii specifice, ar trebui sa se gandeasca la modele generative AI personalizabile. Este mai usor sa schimbi data si sa refolosesti modelele pentru alte sarcini. Companiile cu reguli stricte de securitate si reguli clare de respectat mereu vor opta pentru solutii AI personalizabile.