Rohan Rao ' 비즈니스에 적합한 LLM을 선택하는 가이드

이 데이터를 이용한이 에피소드에서 우리는 4 중 Kaggle Grandmaster이자 기계 학습 솔루션 전문가 인 Rohan Rao와 함께 매혹적인 데이터 과학 세계로 뛰어 들었습니다. Rohan은 전략적 파트너십, 데이터 도구의 진화 및 대형 언어 모델의 미래에 대한 통찰력을 공유하여 업계를 형성하는 도전과 혁신에 대한 조명을 흘립니다.

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Rohan Rao와의 대화에서 얻은 주요 통찰력

• 경쟁에서 전략적 파트너십은 기억에 남는 승리와 학습 경험으로 이어질 수 있습니다.
• 데이터 과학 도구의 진화는 실무자의 지속적인 학습과 적응이 필요합니다.
• LLM의 미래는 새로운 데이터 소스와 합성 데이터 생성에 의존 할 수 있습니다.
• 비즈니스는 LLM을 통합하는 데 관심이 있지만 LLM을 고유 한 데이터 세트에 적용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
• LLM을 선택하기위한 포괄적 인 프레임 워크는 비즈니스가 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다.
• 실험은 기존 알고리즘과 비즈니스 문제에 대한 생성 AI 중에서 선택하는 데 핵심입니다.
• API가있는 독점 LLM은 종종 더 높은 비용에도 불구하고 비즈니스에보다 편리한 솔루션을 제공합니다.
• 책임있는 AI에는 기술, 정책 및 규제를 포함한 다각적 인 접근 방식이 포함됩니다.
• 전문 AI 에이전트는 비즈니스 내에서 대상적이고 효율적인 문제 해결을 약속합니다.

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Rohan Rao와의 대화의 세부 사항을 살펴 보겠습니다!

데이터 과학에서의 여정을 어떻게 시작했고 어떤 경쟁이 당신을 위해 두드러 졌습니까?

Kunal에게 감사합니다. 데이터를 이끌어 주셔서 감사합니다. 데이터 과학에 대한 나의 여정은 거의 10 년 전에 시작되어 코딩, 해커 톤 및 경쟁으로 가득 차있었습니다. 눈에 띄는 경쟁을 선택하는 것은 어려운 일이지만, 한 번의 기억에 남는 순간은 강력한 경쟁자와 영리하게 팀을 구성함으로써 Analytics Vidhya의 Hackathons에서 승리의 해트 트릭을 달성하는 것이 었습니다. 그것은 전략적 움직임이었고 경쟁 시절의 즐거운 기억입니다.

트렌드를 관찰하면 최근 데이터 과학이 어떻게 진화 했습니까?

데이터 과학 분야는 점진적인 진보와 갑작스런 도약의 단계를 보았습니다. Xgboost와 같은 도구는 예측 모델링에 혁명을 일으켰으며 Bert는 NLP를 변환했습니다. 최근에 Chatgpt의 출시는 LLM의 기능을 보여주는 중요한 이정표를 표시했습니다. 이러한 발전은 데이터 과학자들이 기술을 지속적으로 적응하고 업그레이드해야했습니다.

생성 AI의 미래에 대한 당신의 예측은 무엇입니까?

LLM의 궤적은 초기 개선과 고원이 뒤 따르는 경향이 있습니다. 성능 향상은 시간이 지남에 따라 점차 더 어려워집니다. LLM은 방대한 양의 인터넷 데이터로부터 배웠지 만 미래의 개선은 합성 데이터 생성의 새로운 대규모 데이터 세트 또는 혁신에 달려있을 수 있습니다. 오늘날 이용할 수있는 계산 자원은 전례가 없으므로 그 어느 때보 다 혁신에 더 접근 할 수 있습니다.

기업은 생성 AI 및 LLM을 어떻게 채택하고 있습니까?

다양한 산업 분야의 비즈니스는 LLM을 운영에 통합하기를 간절히 원합니다. 도전은 이러한 모델을 독점 비즈니스 데이터와 결혼시키는 데 있습니다.이 모델은 종종 데이터 LLM이 교육을받는 것만 큼 광범위하지 않습니다. H2O.AI에서는 업무의 상당 부분이 비즈니스가 고유 한 데이터 세트로 LLM의 힘을 활용할 수 있도록하는 데 중점을두고 있습니다.

다른 분야에서 본 가장 일반적인 사용 사례는 무엇입니까?

비즈니스의 가장 일반적인 질문은 LLM이 특정 데이터에서 학습하는 방법입니다. 목표는 LLM의 일반적인 기능을 적용하여 고유 한 비즈니스 문제를 해결하는 것입니다. 여기에는 모델의 강점과 한계를 이해하고 기존 시스템 및 데이터 형식과 통합하는 것이 포함됩니다.

비즈니스 요구에 맞는 LLM을 선택하기위한 프레임 워크를 공유 할 수 있습니까?

틀림없이. 데이터 해킹 서밋에서 제시 한 프레임 워크에는 비즈니스에 대한 LLM을 선택할 때 고려해야 할 12 점이 포함되어 있습니다. 이는 모델의 기능 및 정확성에서 규모 및 개인 정보와 같은 법적 고려 사항에 이르기까지 다양합니다. 비즈니스 목표 및 제약과 가장 잘 맞는 LLM을 결정하기 위해 이러한 요소를 평가하는 것이 중요합니다.

기존 알고리즘과 생성 AI 사이의 선택을 어떻게 탐색합니까?

열쇠는 실험과 반복입니다. Xgboost와 같은 전통적인 알고리즘은 많은 문제에 대한 것이었지만 LLM은 새로운 가능성을 제공합니다. 특정 작업에 대한 성능을 비교함으로써 비즈니스는 어떤 접근 방식이 더 나은 결과를 얻을 수 있고 배포 및 관리가 더 가능성이 높은지 결정할 수 있습니다.

LLM 주변의 엔지니어링 솔루션을 구축 할 때 고려 사항은 무엇입니까?

API를 사용하여 독점적 인 LLM을 선택하고 오픈 소스 LLM 온 프레미스를 호스팅하는 것은 중요한 결정입니다. 오픈 소스 모델은 비용 효율적인 것처럼 보일 수 있지만 인프라 관리 및 확장 성과 같은 숨겨진 복잡성이 있습니다. 종종 비즈니스는 더 높은 비용에도 불구하고 편의를 위해 API 서비스를 향해 유명합니다.

책임있는 AI의 도전을 어떻게 해결합니까?

책임있는 AI는 기술 솔루션을 넘어서는 복잡한 문제입니다. 가드 레일과 프레임 워크가 오용을 방지하기 위해 마련되어 있지만 LLM의 예측할 수없는 특성으로 인해 완전히 제어하기가 어렵습니다. 이 솔루션에는 혁신과 윤리적 사용의 균형을 맞추기 위해 기술 보호 수단, 정부 정책 및 AI 규정의 조합이 포함될 수 있습니다.

비즈니스에서 AI 에이전트 사용에 대한 귀하의 입장은 무엇입니까?

나는 AI 요원의 잠재력에 대해 매우 낙관적입니다. 특수 에이전트는 높은 정확도로 특정 작업을 수행 할 수 있으며 이러한 마이크로스크를 광범위한 솔루션에 통합하는 데있어 문제가 있습니다. 일부 제품은 단순히 기존 LLM을 맞춤형 프롬프트로 포장 할 수 있지만, 진정한 전문 에이전트는 다양한 도메인에서 문제 해결에 접근하는 방법에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다.

끝 참고

Rohan이 강조하는 것처럼 데이터 과학 및 생성 AI의 환경을 탐색하려면 지속적인 학습 및 실험이 필요합니다. 혁신적인 프레임 워크와 책임있는 AI 관행을 수용함으로써 비즈니스는 데이터의 힘을 활용하여 의미있는 솔루션을 주도하여 궁극적으로 빠르게 진화하는 시장에서 운영하고 경쟁하는 방식을 변화시킬 수 있습니다.

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