פתיחת הפוטנציאל העסקי של מודלים גדולים

מודלים גדולים לשוניים (LLM) הופכים במהירות למשני משחק בתעשיות שונות, ומציעים הזדמנויות חסרות תקדים לעסקים לייעל את הפעולות, לשפר את היעילות ולהניע חדשנות. מ-GPT-4 של OpenAI ועד לפלטפורמות LLM עוצמתיות כמו Llama של Meta ו-Claude של Anthropic , LLM מעצבים מחדש את האופן בו אנו מקיימים אינטראקציה עם טכנולוגיה. עם זאת, כדי לרתום באופן מלא את העוצמה של מודלים אלה, חברות חייבות לגבש אסטרטגיות מתחשבות המשלבות בצורה חלקה LLM בתהליכי העבודה שלהן.

ראמה רמאקרישנן, פרופסור לפרקטיקה בבית הספר לניהול סלואן של MIT, מאמין כי LLM הם טכנולוגיה טרנספורמטיבית המאפשרת לעסקים לבנות אפליקציות בקצב חסר תקדים. בסמינר מקוון שנערך לאחרונה, רמאקרישנן הציג שלוש גישות מובחנות שבהן עסקים יכולים למנף את ה- LLM הזמינים האלה כדי לטפל במשימות שונות ובתרחישי שימוש עסקיים: הנחיה, יצירה מוגברת אחזור (RAG) וכוונון עדין של הוראות.

1. הנחיה: שחרור העוצמה של LLM

הנחיה היא הצורה הישירה והנגישה ביותר של מינוף LLM, הכוללת פשוט שאילת שאלה או הוראות למודל וקבלת תגובה שנוצרה. גישה זו מתאימה במיוחד למשימות שניתן להשלים בהן בהצלחה באמצעות שכל ישר וידע יומיומי, ללא צורך בהכשרה מיוחדת נוספת או מומחיות בתחום.

רמאקרישנן מדגיש שההנחיה יעילה במיוחד עבור סוגים מסוימים של משימות סיווג. לדוגמה, חברת מסחר אלקטרוני יכולה להשתמש ב-LLM כדי לנתח ביקורות של לקוחות שפורסמו באתר האינטרנט שלה. על ידי הזנת הביקורות לתוך ה-LLM והנחיה לזהות פגמים או תכונות לא פופולריות פוטנציאליות, החברה יכולה לקבל תובנות חשובות כדי ליידע את החלטות פיתוח המוצרים ולשפר את שביעות רצון הלקוחות. תהליך זה מבטל את הצורך בתיוג וסיווג ביקורות באופן ידני, וחוסך זמן ומשאבים.

בתחום הנדל"ן, ניתן להשתמש בהנחיה כדי ליצור אוטומטית תיאורי נכסים. סוכני נדל"ן יכולים לספק ל-LLM מאפייני מפתח ואבני דרך בולטות, ולייצר בתוך שניות תיאורים משכנעים ומשכנעים כדי למשוך קונים או שוכרים פוטנציאליים. זה מאפשר לסוכנים להתמקד בבניית מערכות יחסים עם לקוחות וסגירת עסקאות, במקום להשקיע זמן רב בכתיבה.

בתעשייה הפיננסית, ניתן להשתמש בהנחיה כדי לנתח מגמות שוק ולהפיק דוחות השקעה. אנליסטים פיננסיים יכולים להזין נתונים רלוונטיים ומידע על השוק לתוך ה-LLM, ולנחות אותו לזהות דפוסים, לבצע תחזיות ליצור דוחות תובניים. זה יכול לעזור לאנליסטים לקבל החלטות מושכלות יותר ולהישאר מעודכנים לגבי ההתפתחויות האחרונות בשוק.

למרות שההנחיה היא טכניקה רבת עוצמה, עסקים חייבים להיות מודעים למגבלותיה. כאשר משימות דורשות ידע מיוחד ביותר או מידע עדכני, הנחיה עשויה שלא להספיק כדי לספק תוצאות מדויקות ורלוונטיות. במקרים אלה, ניתן להשתמש בטכניקות מתקדמות יותר, כגון RAG וכוונון עדין של הוראות.

2. יצירה מוגברת אחזור (RAG): הגברת LLM עם נתונים רלוונטיים

יצירה מוגברת אחזור (RAG) היא טכניקה מתקדמת יותר הכוללת אספקת הדרכה או שאילתה ברורה ל-LLM, יחד עם נתונים רלוונטיים או מידע נוסף. גישה זו שימושית במיוחד למשימות הדורשות LLM כדי לגשת למידע עדכני או לידע קנייני.

לדוגמה, קמעונאי יכול להשתמש ב-RAG כדי לבנות צ'אטבוט לשירות לקוחות המסוגל לענות במדויק על שאלות לגבי מדיניות החזרת המוצרים. על ידי אימון הצ'אטבוט על תיעוד מדיניות ההחזרה של החברה, הקמעונאי יכול להבטיח שלקוחות יקבלו מידע מדויק ועדכני, ובכך לשפר את שביעות רצון הלקוחות ולהפחית את עלויות התמיכה.

בבסיס ה-RAG עומדת היכולת שלו למנף מנועי חיפוש ארגוניים מסורתיים או טכניקות אחזור מידע כדי לאתר תוכן רלוונטי ממערך גדול של מסמכים. זה מאפשר לעסקים למנף מאגרי ידע פנימיים נרחבים ולספק ל-LLM את ההקשר הדרוש לו כדי להשלים את המשימה העומדת בפניו.

ספקי שירותי בריאות יכולים להשתמש ב-RAG כדי לסייע לרופאים בקבלת החלטות אבחון וטיפול. על ידי אספקת LLM בהיסטוריית מטופל, תוצאות בדיקות ומאמרי מחקר רפואי, רופאים יכולים לקבל תובנות חשובות כדי לעזור להם לקבוע את דרך הפעולה המתאימה ביותר. זה יכול לשפר את תוצאות המטופלים ולהפחית שגיאות רפואיות.

משרדי עורכי דין יכולים להשתמש ב-RAG כדי לסייע לעורכי דין במחקר וכתיבת תקצירים. על ידי אספקת LLM בפסיקה רלוונטית, חוקים ומאמרי משפט, עורכי דין יכולים לאתר במהירות את המידע הדרוש כדי לתמוך בטיעונים המשפטיים שלהם. זה יכול לחסוך לעורכי דין זמן ומאמץ, ומאפשר להם להתמקד בהיבטים חשובים אחרים של התיק.

כדי להפיק את המרב מההנחיות ומה-RAG, עסקים חייבים לעזור לעובדים שלהם לפתח מיומנויות הנדסת הנחיות. גישה יעילה אחת היא שימוש בהנחיות של "שרשרת מחשבות", שבהן משתמשים מנחים את ה-LLM "לחשוב צעד אחר צעד". גישה זו מניבה בדרך כלל תוצאות מדויקות יותר מכיוון שהיא מעודדת את ה-LLM לפרק משימות מורכבות ולנמק בצורה שיטתית.

רמאקרישנן מדגיש שצריך להפעיל שיקול דעת בהדרכת הנדסה כדי להבטיח שהתשובות ש-LLM מספק אכן מה שאנחנו צריכים. על ידי יצירת הנחיות בקפידה ומתן הקשר רלוונטי, עסקים יכולים למקסם את הדיוק והרלוונטיות של התוצאות שמספק ה-LLM.

3. כוונון עדין של הוראות: התאמה אישית של LLM כך שיתאימו לצרכים ספציפיים

כוונון עדין של הוראות היא טכניקה מתקדמת יותר הכוללת אימון נוסף של LLM באמצעות דוגמאות שאלות ותשובות ספציפיות לאפליקציה. גישה זו שימושית במיוחד למשימות הכוללות טרמינולוגיה וידע ספציפיים לתחום, או משימות שקשה לתארן בקלות, כגון ניתוח רשומות רפואיות או מסמכים משפטיים.

שלא כמו הנחיה ו-RAG, כוונון עדין של הוראות כרוך בשינוי המודל עצמו. על ידי אימון ה-LLM באמצעות נתונים ספציפיים לאפליקציה, עסקים יכולים לשפר את הדיוק והביצועים שלו בתחומים מסוימים.

לדוגמה, ארגון המבקש לבנות צ'אטבוט המסייע באבחון רפואי יצטרך לאסוף מאות דוגמאות לשאלות ותשובות ולהזין אותן לתוך ה-LLM. שאילתות המכילות פרטים על תיקי מטופלים ישודכו לתשובות סבירות מבחינה רפואית, הכוללות מידע על אבחנות אפשריות. מידע זה יאמן עוד יותר את ה-LLM ויגדיל את הסבירות שהוא יספק תשובות מדויקות לשאלות רפואיות.

מוסדות פיננסיים יכולים להשתמש בכוונון עדין של הוראות כדי לשפר את הדיוק של מערכות זיהוי הונאה שלהם. על ידי אימון ה-LLM באמצעות נתונים היסטוריים של עסקאות הונאות ועסקאות לא הונאות, מוסדות יכולים לשפר את יכולתם לזהות פעילות הונאה. זה יכול לעזור למוסדות להפחית את ההפסדים הכספיים ולהגן על לקוחותיהם מפני הונאה.

חברות ייצור יכולות להשתמש בכוונון עדין של הוראות כדי לייעל את תהליכי הייצור שלהן. על ידי אימון ה-LLM בנתונים על תהליך הייצור, חברות יכולות לזהות ליקויים ולשפר את היעילות הכוללת. זה יכול לעזור לחברות להפחית עלויות ולהגדיל את הפריון.

אמנם כוונון עדין של הוראות הוא טכניקה רבת עוצמה, אך הוא יכול גם להיות גוזל זמן. כדי ליצור את הנתונים הדרושים לאימון המודל, חברות מסוימות עשויות לבחור להשתמש ב-LLM כדי ליצור את הנתונים עצמם. תהליך זה, המכונה יצירת נתונים סינתטית, יכול להפחית ביעילות את העלויות והמאמצים הקשורים לכוונון עדין של הוראות.

מציאת הגישה הנכונה עבור LLM

ככל שאסטרטגיות מעמיקות יותר באפליקציות LLM ו-AI גנרטיביות, אין צורך לבחור בין הגישות הללו, אלא יש לשלב ביניהן בדרכים שונות בהתאם למקרה השימוש.

רמאקרישנן טוען ש"הנחיה היא הכי קלה מבחינת העבודה, ואחריה RAG ואז כוונון עדין של הוראות. ככל שהעבודה המושקעת רבה יותר, כך התגמול גדול יותר".

על ידי הערכה זהירה של הצרכים ובחירת גישת ה-LLM המתאימה ביותר או שילוב של גישות, עסקים יכולים לפתוח את מלוא הפוטנציאל של הטכנולוגיות החזקות הללו ולהניע חדשנות, יעילות משופרת וקבלת החלטות משופרת. כאשר ה-LLM ממשיכים להתפתח, עסקים חייבים להישאר מעודכנים לגבי הפיתוחים האחרונים ולנסות טכניקות חדשות כדי להפיק תועלת מלאה מהטכנולוגיות פורצות הדרך הללו.