進化語言模型（LLM）：從科技到服務人類需求
從根本上改變進化語言模型的範式
每家公司在其資料庫和商業智慧工具中都擁有所需的資料，以最佳化決策。然而並非每個團隊都能夠存取這些資料，甚至可能沒有所需的技能或理解力來提出所需的需求，並解讀這些資料。Sharka 表示：“我們的初衷是幫助組織充分發揮他們已經擁有的寶藏資料的價值。”iGenius 的願景是使用語言作為未來的介面，語言是起點。Sharka 解釋道：“我們並不是第一個提出使用綜合 AI 的想法，而是在構建系統並與外界的公司交談時，不斷面臨挑戰。”介面只是使一個複雜的資料庫資格和可存取性的所需組成中的一小部分。“我們透過語言來創新使用者體驗，但我們仍然將資料科學、算法等核心技術保留在解決方案的核心位置，”他說。iGenius 需要解決大多數生成式人工智慧系統所面臨的主要問題，包括幻覺、過時答案、安全性、合規性和有效性。為了使模型成功，Sharka 表示他們結合了幾種 AI 技術，採用了綜合 AI 策略。綜合 AI 將資料科學、機器學習和對話式 AI 結合在一個系統中。“我們的 GPT-for-numbers 方法是一種綜合 AI，將資料整合平臺（包括許可權管理、整合所有現有資料源）與知識圖技術相結合，以利用生成式人工智慧的威力。”他解釋道：“首先要構建自定義資料集，我們需要幫助公司將結構化資料轉化為將產生語言模型的資料集。”晶體的 AI 引擎，或稱業務知識圖，可以應用於任何行業，因為它使用遷移學習，這意味著晶體傳輸其預訓練的知識庫，然後僅在其基礎上新增新的行業相關的訓練或語言。從那時起，它的增量學習元件意味著，不必每次新增新訊息時都重新訓練，而只需在一致的基礎上新增新資料。透過使用者的使用資料，系統自主學習，以滿足個人的需求和想法，使他們能夠掌握資料。它還根據個人資料提供建議，並不斷進化。“我們實際上使其成為一種具有生命力且能根據使用者與系統的互動來進行適應的體驗。”Sharka 解釋道。“這意味著我們不僅僅獲得一個答案，也不僅僅獲得文字以外的視覺訊息，我們還能從 AI 獲得幫助，AI 閱讀該訊息並提供更多的上下文，然後根據可能的下一步最佳選擇實時更新和適應。” 當您點選每個建議時，AI 就會進行調整，使整個使用者體驗場景實時圍繞使用者設計。這非常重要，因為對於技術素養較低的使用者來說理解提示工程是他們的主要障礙之一。“這很重要，因為我們一直在談論 AI 作為一種能夠為每個人普及訊息的技術，”他說。他接著指出，這一點非常關鍵，因為大多陣列織中的使用者擁有非資料技能，並不知道該問些什麼。Allianz 和 Enel 等客戶從一開始就推動他們以語言模型不能應對所有可能用例，而是應該服務於公司的特定領域和私有資料的觀點。他說：“我們的設計完全是為了幫助組織為特定用例部署這種 AI 大腦，該用例可以完全與網路隔離。”“然後他們可以從這裡存取資料，將其轉化為語言模型，並使用現成的應用程式將其開放給數千名使用者。”設計未來的進化語言模型
隨著企業生成式人工智慧平臺的演進，實現使用者友好的解決方案時，必須考慮到新的設計元件的重要性。“推薦引擎和非同步元件將成為彌合技能差距的關鍵，”Sharka 解釋道。“如果我們真的想普及 AI，我們需要讓每個人都能輕鬆掌握它，不論您是知道如何進行提示還是不知道，您都需要能夠從該技術中獲取所有價值。”這包括新增在消費者領域取得成功的元件，即使用者線上互動中期望的功能，例如推薦引擎。“我認為推薦引擎將成為支援這些模型的關鍵，以為終端使用者提供超個人化的體驗，並指導使用者達到安全體驗，同時避免基於特定領域的用例失敗，”他說。“當您在處理特定領域時，確實需要引導使用者，以便他們理解這是一種幫助他們工作的技術，而不是詢問天氣或寫詩的技術。” 非同步元件也是必不可少的，它使使用者不僅能夠與技術交談，還可以與技術互動。“例如，iGenius 設計了他們稱之為非同步資料科學的功能。Sharka 解釋道：“現在使用生成式人工智慧，業務使用者可以像與人、與資料科學家交談一樣，通常地與技術交談。”“然後技術將接收任務，進入後臺進行執行，當結果準備好時，它將在使用者最佳觸點上將結果呈現給使用者。”“想象一下，晶體給您發訊息，並就某些重要的事情與您進行對話，這些都與您的資料相關。”建立未來的進化語言模型
結論: 從 Sharka 的觀點來看，進化語言模型（LLMs）不僅僅是關於技術，更關乎如何滿足人類需求。在設計未來的 LLMs 時，我們需要考慮如何使其易於使用、能夠提供有價值的建議並與使用者進行互動。推薦引擎和非同步元件在實現使用者友好的解決方案時將發揮重要作用。而企業應該將進化語言模型應用於特定領域和私有資料，以幫助組織更好地利用資料進行決策。 作為未來的趨勢，綜合 AI 將成為進化語言模型的關鍵元件，並將資料科學、機器學習和對話式 AI 融合在一個系統中。這種綜合 AI 的方法可以幫助公司改變他們的資料環境，使其更適應人類需求並提供更有價值的解決方案。 然而要實現這些目標，必須解決幻覺、過時答案、安全性、合規性和有效性等問題。只有解決了這些問題，進化語言模型才能真正發揮作用並為組織和使用者帶來價值。 對於企業而言，這種進化語言模型的應用有很大的潛力，可以幫助他們更好地利用資料進行決策，提高生產力並獲得競爭優勢。然而他們應該注意資料隱私和安全性問題，並確保模型的培訓和應用遵循合規要求。 在未來，我們可以預見進化語言模型將在各個行業中得到廣泛應用，幫助企業實現數位化轉型，並為人類帶來更好的服務和體驗。然而我們也必須警惕技術帶來的潛在風險，並確保人類需求始終處於技術發展的核心。Digitization-iGenius,數位 GPT,進化語言模型,企業資料,聲音
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