Rohan Raos Leitfaden zur Auswahl der richtigen LLMs für Unternehmen

In dieser Episode von Lead With Data tauchen wir in die faszinierende Welt der Datenwissenschaft mit Rohan Rao ein, einem Vierfach -Großmeister und Experten für maschinelles Lernlösungen. Rohan gibt Einblicke in strategische Partnerschaften, die Entwicklung von Datenwerkzeugen und die Zukunft von Großsprachmodellen, die Aufschluss über die Herausforderungen und Innovationen, die die Branche gestalten.

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Wichtige Erkenntnisse aus unserem Gespräch mit Rohan Rao

• Strategische Partnerschaften in Wettbewerben können zu unvergesslichen Siegen und Lernerfahrungen führen.
• Die Entwicklung von Datenwissenschaftstools erfordert kontinuierliches Lernen und Anpassung von Praktikern.
• Die Zukunft von LLMs kann von neuen Datenquellen und synthetischen Datenerzeugung abhängen.
• Unternehmen sind daran interessiert, LLMs zu integrieren, stehen jedoch vor Herausforderungen bei der Anwendung von einzigartigen Datensätzen.
• Ein umfassender Rahmen für die Auswahl von LLMs kann Unternehmen bei fundierten Entscheidungen leiten.
• Experimente sind der Schlüssel zur Auswahl traditioneller Algorithmen und generatives KI für Geschäftsprobleme.
• Proprietäre LLMs mit APIs bieten trotz höherer Kosten häufig eine bequemere Lösung für Unternehmen.
• Verantwortliche KI beinhaltet einen facettenreichen Ansatz, einschließlich Technologie, Politik und Regulierung.
• Spezialisierte AI-Agenten versprechen eine gezielte, effiziente Problemlösung innerhalb von Unternehmen.

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Schauen wir uns die Details unseres Gesprächs mit Rohan Rao an!

Wie haben Sie Ihre Reise in die Datenwissenschaft begonnen und welcher Wettbewerb fällt Ihnen auf?

Vielen Dank, Kunal, dass Sie mich mit Daten führen. Meine Reise in die Datenwissenschaft begann vor fast einem Jahrzehnt, gefüllt mit Codierung, Hackathons und Wettbewerben. Es ist schwierig, einen herausragenden Wettbewerb auszuwählen, aber ein unvergesslicher Moment bestand darin, einen Hattrick von Siegen in der Analytics Vidhyas Hackathons zu erzielen, indem sie sich geschickt mit einem starken Konkurrenten zusammenschließen. Es war ein strategischer Schritt, der sich ausgezahlt hat und eine gute Erinnerung an meine Wettbewerbstage ist.

Wie hat sich die Data Science in letzter Zeit entwickelt, um die Trends zu beobachten?

Das Gebiet der Data Science hat Phasen allmählicher Fortschritte und plötzlichen Sprüngen erlebt. Tools wie XGBOOST revolutionierte prädiktive Modellierung, während Bert NLP transformierte. Kürzlich war die Veröffentlichung von ChatGPT einen bedeutenden Meilenstein, der die Fähigkeiten von LLMs zeigt. Bei diesen Fortschritten müssen Datenwissenschaftler ihre Fähigkeiten kontinuierlich anpassen und aufrüsten.

Was sind Ihre Vorhersagen für die Zukunft der generativen KI?

Die Flugbahn von LLMs zeigt tendenziell eine starke anfängliche Verbesserung, gefolgt von einem Plateau. Die Verbesserung der Leistung inkrementell wird im Laufe der Zeit schwieriger. Während LLMs aus großen Mengen an Internetdaten gelernt haben, können die zukünftigen Verbesserungen auf neue, große Datensätze oder Innovationen in der Erzeugung synthetischer Daten abhängen. Die heute verfügbaren rechnerischen Ressourcen sind beispiellos und machen Innovationen zugänglicher als je zuvor.

Wie übernehmen Unternehmen die generative KI und LLMs?

Unternehmen in verschiedenen Branchen sind bestrebt, LLMs in ihren Betrieb zu integrieren. Die Herausforderung besteht darin, diese Modelle mit proprietären Geschäftsdaten zu heiraten, was häufig nicht so umfangreich ist, wie die Daten LLMs ausgebildet sind. Auf H2O.AI sehen wir einen erheblichen Teil unserer Arbeit, der sich darauf konzentriert, dass Unternehmen die Leistung von LLMs mit ihren einzigartigen Datensätzen nutzen können.

Was sind die häufigsten Anwendungsfälle, die Sie in verschiedenen Sektoren gesehen haben?

Die häufigste Frage von Unternehmen ist, wie ein LLM aus ihren spezifischen Daten lernen kann. Ziel ist es, die allgemeinen Fähigkeiten von LLMs anzuwenden, um einzigartige geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen. Dies beinhaltet das Verständnis der Stärken und Einschränkungen der Modelle und die Integration in vorhandene Systeme und Datenformate.

Können Sie Ihr Framework für die Auswahl des richtigen LLM für Geschäftsanforderungen teilen?

Sicherlich. Das Framework, das ich auf dem Data Hack Summit vorgestellt habe, enthält 12 Punkte, die bei der Auswahl eines LLM für Ihr Unternehmen zu berücksichtigen sind. Diese reichen von den Fähigkeiten des Modells und der Genauigkeit über Skalierbarkeit, Kosten und rechtliche Überlegungen wie Compliance und Privatsphäre. Es ist entscheidend, diese Faktoren zu bewerten, um festzustellen, welche LLM am besten mit Ihren Geschäftszielen und Einschränkungen übereinstimmt.

Wie navigieren Sie die Wahl zwischen herkömmlichen Algorithmen und generativen KI?

Der Schlüssel ist zu experimentieren und zu iterieren. Während traditionelle Algorithmen wie Xgboost für viele Probleme die Anlaufstelle waren, bieten LLMs neue Möglichkeiten. Durch den Vergleich ihrer Leistung mit bestimmten Aufgaben können Unternehmen bestimmen, welcher Ansatz bessere Ergebnisse erzielt und ist für die Bereitstellung und Verwaltung möglich.

Was sind die Überlegungen beim Bau von LLMs in technischen Lösungen?

Die Wahl zwischen proprietären LLMs mit APIs und der Hosting von Open-Source-LLMs vor Ort ist eine bedeutende Entscheidung. Open-Source-Modelle mögen zwar kostengünstig erscheinen, sind jedoch mit verborgenen Komplexitäten wie dem Infrastrukturmanagement und der Skalierbarkeit ausgestattet. Oft betrachten Unternehmen trotz höherer Kosten API -Dienste für ihre Bequemlichkeit.

Wie gehen Sie mit den Herausforderungen der verantwortlichen KI um?

Responsible AI ist ein komplexes Thema, das über technologische Lösungen hinausgeht. Während Leitplanken und Frameworks vorhanden sind, um Missbrauch zu verhindern, erschwert die unvorhersehbare Natur von LLMs es schwierig, vollständig zu kontrollieren. Die Lösung kann eine Kombination aus technologischen Schutzmaßnahmen, Regierungsrichtlinien und KI -Vorschriften beinhalten, um Innovationen mit ethischer Verwendung in Einklang zu bringen.

Wie sehen Sie die Verwendung von AI -Agenten im Geschäft?

Ich bin extrem optimistisch über das Potenzial von AI -Agenten. Spezialisierte Wirkstoffe können bestimmte Aufgaben mit hoher Genauigkeit ausführen, und die Herausforderung besteht darin, diese Mikrotasks in breitere Lösungen zu integrieren. Während einige Produkte möglicherweise vorhandene LLMs mit benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen einwickeln, können wirklich spezialisierte Agenten das Potenzial revolutionieren, wie wir die Problemlösung in verschiedenen Bereichen nähern.

Endnote

Wie Rohan betont, erfordert das Navigieren in der Landschaft der Datenwissenschaft und der generativen KI kontinuierliches Lernen und Experimentieren. Durch die Einführung innovativer Rahmenbedingungen und verantwortungsbewusster KI -Praktiken können Unternehmen die Macht der Daten nutzen, um sinnvolle Lösungen voranzutreiben und letztendlich die Art und Weise zu verändern, wie sie arbeiten und in einem sich schnell entwickelnden Markt konkurrieren.

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