Changamoto Halisi: Kuunda Programu za AI za Biashara

Changamoto Halisi: Kuunda Programu za AI za Biashara

Ingawa rasilimali nyingi hutiwa katika kutoa mafunzo kwa Mifumo Mkubwa ya Lugha (LLMs) kila mwaka, kikwazo kikubwa kinasalia: kuunganisha kwa ufanisi mifumo hii katika programu za vitendo na muhimu.

Udanganyifu wa Urekebishaji Bora

Urekebishaji bora (Fine-tuning) na Utoaji Uliokuzwa wa Urejeshaji (RAG) kwa ujumla huchukuliwa kuwa mbinu zilizoanzishwa vyema za kuimarisha ujuzi na uwezo wa mifumo ya AI iliyofunzwa awali. Hata hivyo, Mkurugenzi Mkuu wa Aleph Alpha, Jonas Andrulis, anaeleza kuwa uhalisia ni mgumu zaidi.

“Mwaka mmoja uliopita, kulikuwa na imani iliyoenea kwamba urekebishaji bora ulikuwa suluhisho la kichawi. Ikiwa mfumo wa AI haukufanya kazi kama inavyotarajiwa, jibu lilikuwa tu urekebishaji bora. Sio rahisi hivyo,” alieleza.

Ingawa urekebishaji bora unaweza kurekebisha mtindo au tabia ya mfumo, sio mbinu bora zaidi ya kufundisha habari mpya. Matarajio kwamba urekebishaji bora pekee unaweza kutatua masuala yote ya programu ya AI ni dhana potofu.

RAG: Mbinu Mbadala

RAG inatoa mbinu mbadala kwa kufanya kazi kama maktaba ambayo inarejesha habari kutoka kwenye kumbukumbu ya nje. Mbinu hii inaruhusu sasisho na mabadiliko kwenye habari ndani ya hifadhidata bila kufunza tena au kurekebisha mfumo. Zaidi ya hayo, matokeo yaliyozalishwa yanaweza kunukuliwa na kukaguliwa kwa usahihi.

“Ujuzi maalum unapaswa kuandikwa kila wakati na sio kuhifadhiwa ndani ya vigezo vya LLM,” Andrulis alisisitiza.

Ingawa RAG inatoa faida nyingi, mafanikio yake yanategemea nyaraka sahihi za michakato muhimu, taratibu, na ujuzi wa kitaasisi katika muundo ambao mfumo unaweza kuelewa. Kwa bahati mbaya, hii mara nyingi sio hivyo.

Hata wakati nyaraka zipo, biashara zinaweza kukumbana na masuala ikiwa nyaraka au michakato inategemea data iliyo nje ya usambazaji - data ambayo inatofautiana sana na data iliyotumiwa kutoa mafunzo kwa mfumo msingi. Kwa mfano, mfumo uliotolewa mafunzo pekee kwenye hifadhidata za Kiingereza utahangaika na nyaraka za Kijerumani, hasa ikiwa zina fomula za kisayansi. Mara nyingi, mfumo hauwezi kutafsiri data kabisa.

Kwa hiyo, Andrulis anapendekeza kwamba mchanganyiko wa urekebishaji bora na RAG ni muhimu ili kufikia matokeo yenye maana. Mbinu hii mseto inatumia nguvu za mbinu zote mbili ili kushinda mapungufu yao ya kibinafsi.

Kuziba Pengo

Aleph Alpha inalenga kujitambulisha kama DeepMind ya Ulaya kwa kushughulikia changamoto zinazozuia biashara na mataifa kuendeleza AI zao huru.

AI huru inarejelea mifumo iliyofunzwa au iliyorekebishwa kwa kutumia hifadhidata za ndani za taifa kwenye maunzi yaliyojengwa au kupelekwa ndani ya mipaka yake. Mbinu hii inahakikisha faragha ya data, usalama, na udhibiti, ambayo ni muhimu kwa mashirika na serikali nyingi.

“Tunajitahidi kuwa mfumo wa uendeshaji, msingi wa biashara na serikali kujenga mkakati wao wenyewe wa AI huru,” Andrulis alisema. “Tunalenga kuvumbua pale inapohitajika, huku pia tukitumia teknolojia huria na za hali ya juu inapowezekana.”

Ingawa hii mara kwa mara inahusisha kutoa mafunzo kwa mifumo, kama vile Pharia-1-LLM ya Aleph, Andrulis anasisitiza kwamba hawajaribu kuiga mifumo iliyopo kama Llama au DeepSeek. Lengo lao ni kuunda suluhisho za kipekee ambazo zinashughulikia changamoto maalum.

“Mimi daima huelekeza utafiti wetu kuzingatia mambo tofauti kwa maana, sio tu kunakili kile ambacho kila mtu mwingine anafanya, kwa sababu hiyo tayari ipo,” Andrulis alisema. “Hatuhitaji kujenga Llama nyingine au DeepSeek kwa sababu tayari zipo.”

Badala yake, Aleph Alpha inazingatia kujenga mifumo ambayo inarahisisha na kuboresha matumizi ya teknolojia hizi. Mfano wa hivi karibuni ni usanifu wao mpya wa mafunzo usio na tokenizer, au “T-Free,” ambao unalenga kurekebisha mifumo ambayo inaweza kuelewa data iliyo nje ya usambazaji kwa ufanisi zaidi.

Mbinu za jadi zinazotegemea tokenizer mara nyingi zinahitaji kiasi kikubwa cha data iliyo nje ya usambazaji ili kurekebisha mfumo kwa ufanisi. Hii ni ghali kwa hesabu na inadhani kwamba data ya kutosha inapatikana.

Usanifu wa T-Free wa Aleph Alpha unapita suala hili kwa kuondoa tokenizer. Majaribio ya awali kwenye Pharia LLM yao katika lugha ya Kifini yalionyesha kupungua kwa asilimia 70 ya gharama ya mafunzo na alama ya kaboni ikilinganishwa na mbinu zinazotegemea tokenizer. Mbinu hii ya ubunifu inafanya urekebishaji bora kupatikana zaidi na endelevu.

Aleph Alpha pia imeunda zana za kushughulikia mapengo katika ujuzi ulioandikwa ambao unaweza kusababisha hitimisho lisilo sahihi au lisilo na msaada.

Kwa mfano, ikiwa mikataba miwili inayohusiana na swali la kufuata inapingana, “mfumo unaweza kumkaribia mwanadamu na kusema, ‘Nimepata tofauti … unaweza tafadhali kutoa maoni ikiwa huu ni mgogoro halisi?’” Andrulis alieleza.

Habari iliyokusanywa kupitia mfumo huu, unaoitwa Pharia Catch, inaweza kulishwa nyuma kwenye msingi wa ujuzi wa programu au kutumika kurekebisha mifumo yenye ufanisi zaidi. Mzunguko huu wa maoni unaboresha usahihi na uaminifu wa mfumo wa AI kwa muda.

Kulingana na Andrulis, zana hizi zimevutia washirika kama PwC, Deloitte, Capgemini, na Supra, ambao hufanya kazi na wateja wa mwisho kutekeleza teknolojia ya Aleph Alpha. Ushirikiano huu unaonyesha thamani na utendaji wa suluhisho za Aleph Alpha katika programu za ulimwengu halisi.

Sababu ya Maunzi

Programu na data sio changamoto pekee zinazokabili watumiaji wa AI huru. Maunzi ni jambo lingine muhimu la kuzingatia.

Biashara na mataifa tofauti yanaweza kuwa na mahitaji maalum ya kuendesha kwenye maunzi yaliyotengenezwa ndani ya nchi au yanaweza tu kuamuru mahali ambapo mzigo wa kazi unaweza kuendeshwa. Vizuizi hivi vinaweza kuathiri kwa kiasi kikubwa uchaguzi wa maunzi na miundombinu.

Hii inamaanisha kwamba Andrulis na timu yake lazima waunge mkono chaguzi mbalimbali za maunzi. Aleph Alpha imevutia kundi la washirika wa maunzi, ikiwa ni pamoja na AMD, Graphcore, na Cerebras.

Mwezi uliopita, Aleph Alpha ilitangaza ushirikiano na AMD kutumia accelerators za mfululizo wa MI300. Ushirikiano huu utatumia maunzi ya hali ya juu ya AMD ili kuharakisha mafunzo ya AI na hitimisho.

Andrulis pia alisisitiza ushirikiano na Graphcore, iliyopatikana na Softbank, na Cerebras, ambao accelerators za CS-3 wafer-scale zinatumika kutoa mafunzo kwa mifumo ya AI kwa jeshi la Ujerumani. Ushirikiano huu unaonyesha kujitolea kwa Aleph Alpha kufanya kazi na watoa huduma mbalimbali wa maunzi ili kukidhi mahitaji maalum ya wateja wake.

Licha ya ushirikiano huu, Andrulis anasisitiza kwamba lengo la Aleph Alpha sio kuwa huduma inayosimamiwa au mtoa huduma wa wingu. “Hatutawahi kuwa mtoa huduma wa wingu,” alisema. “Ninataka wateja wangu wawe huru na bila kufungiwa ndani.” Kujitolea huku kwa uhuru na kubadilika kwa wateja kunaitofautisha Aleph Alpha na kampuni nyingine nyingi za AI.

Njia Iliyo Mbele: Kuongezeka kwa Ugumu

Tukiangalia mbele, Andrulis anatarajia kwamba kuunda programu za AI kutakuwa ngumu zaidi kadri tasnia inavyobadilika kutoka kwa chatbots hadi mifumo ya AI yenye uwezo wa kutatua matatizo kwa ustadi zaidi.

AI ya wakala imepata umakini mkubwa katika mwaka uliopita, huku wajenzi wa mifumo, watengenezaji wa programu, na wauzaji wa maunzi wakiahidi mifumo ambayo inaweza kukamilisha michakato ya hatua nyingi kwa njia isiyo ya moja kwa moja. Mifano ya mapema ni pamoja na Opereta wa OpenAI na API ya matumizi ya kompyuta ya Anthropic. Mifumo hii ya AI ya wakala inawakilisha maendeleo makubwa katika uwezo wa AI.

“Mwaka jana, tulilenga hasa kazi za moja kwa moja kama vile muhtasari wa hati au usaidizi wa uandishi,” alisema. “Sasa, inakuwa ya kusisimua zaidi na mambo ambayo, kwa mtazamo wa kwanza, hayaonekani hata kuwa matatizo ya genAI, ambapo uzoefu wa mtumiaji sio chatbot.” Mabadiliko haya kuelekea programu za AI ngumu zaidi na zilizounganishwa yanawasilisha changamoto na fursa mpya kwa tasnia.

Changamoto Muhimu katika Kuunda Programu za AI za Biashara:

• Kuziba pengo kati ya mafunzo ya mfumo na ujumuishaji wa programu: Kutafsiri kwa ufanisi uwezo wa LLMs katika programu za vitendo bado ni kikwazo kikubwa.
• Kushinda mapungufu ya urekebishaji bora: Urekebishaji bora pekee mara nyingi hautoshi kwa kufundisha mifumo ya AI habari mpya au kuibadilisha kwa kazi maalum.
• Kuhakikisha ubora na upatikanaji wa data: RAG inategemea data iliyoandikwa vizuri na inayopatikana kwa urahisi, ambayo mara nyingi haipo katika mashirika mengi.
• Kushughulikia data iliyo nje ya usambazaji: Mifumo ya AI lazima iweze kushughulikia data ambayo inatofautiana na data ambayo walifunzwa nayo, ambayo inahitaji mbinu maalum.
• Kushughulikia vikwazo vya maunzi: Biashara na mataifa tofauti yana mahitaji tofauti ya maunzi ambayo lazima yazingatiwe.
• Kudumisha faragha na usalama wa data: AI huru inahitaji kuhakikisha kwamba data inachakatwa na kuhifadhiwa kwa usalama ndani ya mipaka ya taifa.
• Kuendeleza mifumo ya AI ya wakala: Kuunda programu za AI ambazo zinaweza kufanya michakato ngumu ya hatua nyingi kwa njia isiyo ya moja kwa moja ni eneo lenye changamoto lakini linaloahidi la utafiti.

Fursa Muhimu katika Kuunda Programu za AI za Biashara:

• Kuendeleza suluhisho za ubunifu za AI: Changamoto katika kuunda programu za AI za biashara huunda fursa za kuendeleza suluhisho za ubunifu ambazo zinashughulikia mahitaji maalum.
• Kutumia teknolojia huria: Teknolojia huria zinaweza kusaidia kupunguza gharama na kuharakisha maendeleo ya programu za AI.
• Kushirikiana na washirika wa maunzi: Kushirikiana na washirika wa maunzi kunaweza kusaidia kuhakikisha kwamba programu za AI zimeboreshwa kwa majukwaa maalum ya maunzi.
• Kujenga uwezo wa AI huru: AI huru inaweza kutoa mataifa na mashirika udhibiti mkubwa juu ya data yao na miundombinu ya AI.
• Kubadilisha tasnia na AI: AI ina uwezo wa kubadilisha tasnia kwa kujiendesha kazi, kuboresha kufanya maamuzi, na kuunda bidhaa na huduma mpya.

Mustakabali wa Programu za AI za Biashara:

Mustakabali wa programu za AI za biashara una uwezekano wa kuwa na sifa ya:

• Kuongezeka kwa ugumu: Programu za AI zitakuwa ngumu zaidi na zimeunganishwa, zinazohitaji utaalamu na zana maalum.
• Msisitizo mkubwa juu ya ubora wa data: Ubora wa data utazidi kuwa muhimu kadri programu za AI zinavyotegemea data sahihi na ya kuaminika.
• Msisitizo zaidi juu ya usalama na faragha: Usalama na faragha itakuwa muhimu sana kadri programu za AI zinavyoshughulikia data nyeti.
• Kupitishwa pana kwa AI ya wakala: Mifumo ya AI ya wakala itazidi kuenea kadri mashirika yanavyotafuta kujiendesha kazi ngumu.
• Uvumbuzi unaoendelea: Uwanja wa AI utaendelea kubadilika haraka, na kusababisha mafanikio na fursa mpya.

Kwa kushughulikia changamoto na kukumbatia fursa, mashirika yanaweza kutumia nguvu ya AI kubadilisha biashara zao na kuunda mustakabali bora.