పెద్ద భాషా నమూనాల వాణిజ్య సామర్థ్యాన్ని అన్లాక్ చేయండి

పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLM) వేగంగా అన్ని పరిశ్రమలలో గేమ్-ఛేంజర్‌గా మారుతున్నాయి, సంస్థలకు కార్యకలాపాలను సులభతరం చేయడానికి, సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి మరియు ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహించడానికి अभूतपूर्व అవకాశాలను అందిస్తున్నాయి. OpenAI యొక్క GPT-4 నుండి Meta యొక్క Llama మరియు Anthropic యొక్క Claude వరకు, శక్తివంతమైన LLM ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు మనం సాంకేతికతతో tương tác చేసే విధానాన్ని మారుస్తున్నాయి. అయితే, ఈ నమూనాల శక్తిని పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి, సంస్థలు LLMలను వాటి పని ప్రక్రియలలో సజావుగా ஒருங்கிணைக்க ఆలోచనాత్మక వ్యూహాలను రూపొందించాలి.

MIT స్లోన్ స్కూల్ ఆఫ్ మేనేజ్‌మెంట్ యొక్క ప్రొఫెసర్ ఆఫ్ ప్రాక్టీస్ అయిన రామ రామకృష్ణన్ అభిప్రాయం ప్రకారం, LLMలు సంస్థలు अभूतपूर्व వేగంతో అనువర్తనాలను నిర్మించగల పరివర్తనాత్మక సాంకేతికత. ఇటీవల జరిగిన వెబ్‌నార్‌లో, రామకృష్ణన్ వివిధ పనులు మరియు వ్యాపార వినియోగ సందర్భాలను నిర్వహించడానికి సంస్థలు ఈ sẵn có LLMలను ఉపయోగించగల మూడు విభిన్న విధానాలను వివరించారు: प्रॉम्प्ट, రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) మరియు సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్.

1. प्रॉम्प्ट: LLMల శక్తిని వెలికితీయడం

प्रॉम्प्ट అనేది LLMలను ఉపయోగించే అత్యంత ನೇರమైన మరియు సులభంగా అందుబాటులో ఉండే రూపం, ఇందులో నమూనాకు ప్రశ్నలు లేదా సూచనలు అడగడం మరియు ఉత్పత్తి చేయబడిన ප්‍රතිస్పందనలను స్వీకరించడం ఉంటుంది. ఈ పద్ధతి అదనపు ప్రత్యేక శిక్షణ లేదా డొమైన్ నైపుణ్యం అవసరం లేకుండా సాధారణ జ్ఞానం మరియు రోజువారీ పరిజ్ఞానంతో విజయవంతంగా పూర్తి చేయగలిగే పనులకు đặc biệt phù hợp.

రామకృష్ణన్ కొన్ని రకాల వర్గీకరణ పనులకు प्रॉम्प्ट đặc biệt hiệu quả అని నొక్కి చెప్పారు. ఉదాహరణకు, ఒక ఇ-కామర్స్ సంస్థ వారి వెబ్‌సైట్‌లో పోస్ట్ చేయబడిన ఉత్పత్తుల సమీక్షలను విశ్లేషించడానికి LLMను ఉపయోగించవచ్చు. సమీక్షలను LLMకు అందించడం మరియు సంభావ్య లోపాలు లేదా అవాంఛిత లక్షణాలను గుర్తించమని प्रॉम्प्ट చేయమని అడగడం ద్వారా, సంస్థ ఉత్పత్తి అభివృద్ధి నిర్ణయాలకు తెలియజేయడానికి మరియు కస్టమర్ సంతృప్తిని మెరుగుపరచడానికి విలువైన 통찰력లను పొందవచ్చు. ఈ ప్రక్రియ సమీక్షలను మాన్యువల్‌గా ట్యాగ్ చేయాల్సిన అవసరం లేకుండా చేస్తుంది, తద్వారా సమయం మరియు వనరులు ఆదా అవుతాయి.

రియల్ ఎస్టేట్ రంగంలో, యాంత్రికంగా ఆస్తి వివరణలను రూపొందించడానికి प्रॉम्प्टలను ఉపయోగించవచ్చు. రియల్ ఎస్టేట్ ఏజెంట్లు LLMకు ముఖ్యాంశాలు మరియు ప్రముఖ లక్షణాలను అందించగలరు మరియు సంభావ్య కొనుగోలుదారులు లేదా అద్దెదారులను ఆకర్షించడానికి కొన్ని సెకన్లలో आकर्षकమైన మరియు ఒప్పించే వివరణలను ఉత్పత్తి చేయగలరు. ఇది ఏజెంట్లు రాయడానికి గణనీయమైన ఎక్కువ సమయం వెచ్చించే బదులు కస్టమర్‌లతో సంబంధాలు ఏర్పరచుకోవడం మరియు ఒప్పందాలు పూర్తి చేయడంలో ध्यान केंद्रित చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

ఆర్థిక పరిశ్రమలో, మార్కెట్ పోకడలను విశ్లేషించడానికి మరియు పెట్టుబడి నివేదికలను రూపొందించడానికి प्रॉम्प्टలను ఉపయోగించవచ్చు. ఆర్థిక విశ్లేషకులు LLMకు సంబంధిత డేటా మరియు మార్కెట్ సమాచారాన్ని నమోదు చేయవచ్చు మరియు నమూనాలను గుర్తించమని, అంచనాలు వేయమని మరియు బాగా తెలిసిన నివేదికలను సృష్టించమని ప్రాంప్ట్ చేయవచ్చు. ఇది విశ్లేషకులకు మరింత माहितीपूर्ण నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది మరియు తాజా మార్కెట్ పరిణామాలను తెలుసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

प्रॉम्प्ट ఒక శక్తివంతమైన సాంకేతికత అయినప్పటికీ, సంస్థలు దాని పరిమితులను అర్థం చేసుకోవాలి. పనికి చాలా ప్రత్యేక జ్ఞానం లేదా ప్రస్తుత సమాచారం అవసరమైనప్పుడు, 정확మైన మరియు సంబంధిత ఫలితాలను అందించడానికి प्रॉम्प्ट తగినంత కాకపోవచ్చు. ఈ సందర్భాలలో, RAG మరియు సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్ వంటి మరింత అధునాతన సాంకేతికతలను ఉపయోగించవచ్చు.

2. రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG): సంబంధిత డేటాతో LLMలను మెరుగుపరచడం

రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) అనేది మరింత అధునాతన సాంకేతికత, ఇందులో LLMకు స్పష్టమైన సూచన లేదా ప్రశ్నను అందించడం మరియు సంబంధిత డేటా లేదా అదనపు సమాచారాన్ని అందించడం ఉంటుంది. ప్రస్తుత సమాచారం లేదా ప్రత్యేక జ్ఞానం LLMకి అవసరమయ్యే పనులకు ఈ పద్ధతి đặc biệt hữu ích.

ఉదాహరణకు, రిటైలర్లు తమ ఉత్పత్తి వాపస్ పాలసీల గురించి ఖచ్చితంగా సమాధానాలు ఇవ్వగల కస్టమర్ సర్వీస్ చాట్‌బాట్‌ను నిర్మించడానికి RAGని ఉపయోగించవచ్చు. సంస్థాపన వాపస్ పాలసీ పత్రాలను ఉపయోగించి చాట్‌బాట్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, వినియోగదారులు ఖచ్చితమైన మరియు تازہ సమాచారాన్ని అందుకుంటున్నారని, తద్వారా కస్టమర్ సంతృప్తిని మెరుగుపరచవచ్చు మరియు మద్దతు ఖర్చులను తగ్గించవచ్చు.

RAG యొక్క ప్రధాన భాగం પરંપરાગત ఎంటర్‌ప్రైజ్ సెర్చ్ ఇంజిన్‌లను లేదా పెద్ద సంఖ్యలో పత్రాల నుండి సంబంధిత కంటెంట్‌ను కనుగొనడానికి సమాచార પુનઃપ્રાપ્તિ సాంకేతికతలను ఉపయోగించగల ಸಾಮರ್ಥ್ಯంలో ఉంది. ఇది సంస్థలకు అంతర్గత జ్ఞాన స్థావరాల భారీ మొత్తాలను ఉపయోగించుకోవడానికి మరియు పనిని పూర్తి చేయడానికి అవసరమైన संदर्भాన్ని LLMలకు అందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

వైద్య సంరక్షణ ప్రదాతలు వైద్యులు నిర్ధారణ మరియు చికిత్స నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడటానికి RAGని ఉపయోగించవచ్చు. LLMకు రోగి వైద్య చరిత్ర, పరీక్ష ఫలితాలు మరియు వైద్య పరిశోధనా పత్రాలను అందించడం ద్వారా, వైద్యులు విలువైన 통찰력లను పొందవచ్చు, తద్వారా వారు అత్యంత సముచితమైన చికిత్సా ఎంపికలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది. ఇది రోగి ఫలితాలను మెరుగుపరచవచ్చు మరియు వైద్యపరమైన లోపాలను తగ్గించవచ్చు.

న్యాయ సంస్థలు న్యాయవాదులు పరిశోధన చేయడంలో మరియు బ్రీఫ్‌లు రాయడంలో సహాయపడటానికి RAGని ఉపయోగించవచ్చు. LLMకు సంబంధిత కేసుల చట్టம், నియమాలు మరియు న్యాయపరమైన కథనాలను అందించడం ద్వారా, న్యాయవాదులు તેમના दावेలను సమર્થించడానికి అవసరమైన సమాచారాన్ని వెంటనే కనుగొనవచ్చు. ఇది న్యాయవాదుల సమయం మరియు శక్తిని ఆదా చేయగలదు మరియు వారి దృష్టిని కేసు యొక్క ఇతర ముఖ్యమైన అంశాలపై పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

प्रॉम्प्टలు మరియు RAGలను పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి, సంస్థలు తమ કર્મચારીలు प्रॉम्प्ट ఇంజనీరింగ్ திறன்లను పెంపొందించుకోవడానికి సహాయపడాలి. ఒక సమర్థవంతమైన పద్ధతి ఏమిటంటే “చైన్ ఆఫ్ థాట్” प्रॉम्प्ट, ఇక్కడ వినియోగదారులు LLMలను “దశల వారీగా ఆలోచించమని” ఆదేశిస్తారు. ఈ విధానం సాధారణంగా మరింత 정확మైన ఫలితాలను ఇస్తుంది, ಏಕೆಂದರೆ ఇది సంక్లిష్టమైన పనులను విడదీయడానికి మరియు ಕ್ರಮబద్ధమైన ರೀತಿಯಲ್ಲಿ తर्కించడానికి LLMలను ప్రోత్సహిస్తుంది.

ராமకிருஷ்ணன் LLM అందించే సమాధానాలు మనకు నిజంగా అవసరమైనవేనని నిర్ధారించుకోవడానికి प्रॉम्प्ट ఇంజనీరింగ్‌లో జాగ్రత్త అవసరమని నొక్కి చెప్పారు. జాగ్రత్తగా प्रॉम्प्टలను తయారు చేయడం మరియు సంబంధిత संदर्भాన్ని అందించడం ద్వారా, సంస్థలు LLM అందించే ఫలితాల ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు సంబంధిత్యాన్ని మరింత పెంచుకోవచ్చు.

3. సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్: ప్రత్యేక అవసరాలకు అనుగుణంగా LLMలను అనుకూలీకరించడం

సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్ అనేది మరింత అధునాతన సాంకేతికత, ఇందులో అప్లికేషన్-నిర్దిష్ట ప్రశ్న మరియు సమాధాన ఉదాహరణలను ఉపయోగించి LLMలకు మరింత శిక్షణ ఇవ్వడం జరుగుతుంది. ఆరోగ్య రికార్డులు లేదా న్యాయపరమైన పత్రాలను విశ్లేషించడం వంటి నిర్దిష్ట రంగ పారిభాషిక పదాలు మరియు జ్ఞానం అవసరమయ్యే పనులకు లేదా సులభంగా వివరించడానికి కష్టంగా ఉండే పనులకు ఈ పద్ధతి đặc biệt hữu ích.

प्रॉम्प्टలు మరియు RAGల వలె కాకుండా, సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్‌లో నమూనాను సవరించడం ఉంటుంది. అప్లికేషన్-నిర్దిష్ట డేటాను ఉపయోగించి LLMకి శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, సంస్థలు ఒక నిర్దిష్ట రంగంలో దాని ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు పనితీరును మెరుగుపరచవచ్చు.

ఉదాహరణకు, వైద్య నిర్ధారణకు సహాయపడే చాట్‌బాట్‌ను నిర్మించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న ఒక సంస్థ వందలాది ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాల ఉదాహరణలను సంకలనం చేయాల్సి ఉంటుంది మరియు వాటిని LLMకు అందించాల్సి ఉంటుంది. రోగి కేసు వివరాలను కలిగి ఉన్న ప్రశ్నలు వైద్యపరంగా తార్కిక సమాధానాలతో జత చేయబడతాయి, ఇందులో సంభావ్య నిర్ధారణల గురించిన వివరాలు ఉంటాయి. ఈ సమాచారం LLMకు మరింత శిక్షణ ఇస్తుంది మరియు వైద్య ప్రశ్నలకు ఖచ్చితమైన సమాధానాలు అందించే అవకాశం ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.

ఆర్థిక సంస్థలు తమ మోసపూరిత గుర్తింపు వ్యవస్థల 정확తను మెరుగుపరచడానికి సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. మోసాపూరిత లావాదేవీలు మరియు ಮೋಸపూరిత కాని లావాదేవీల చారిత్రక డేటాను ఉపయోగించి LLMకు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, సంస్థలు మోసపూరిత కార్యకలాపాలను గుర్తించే ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು మెరుగుపరచవచ్చు. ఇది సంస్థలకు ఆర్థిక నష్టాలను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు వారి వినియోగదారులను ಮೋಸపూరిత నుండి ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.

తయారీ చేయు సంస్థలు తమ ఉత్పత్తి ప్రక్రియలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. उत्पादन ప్రక్రియ గురించిన డేటాను ఉపయోగించి LLMకు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, సంస్థలు పనిచేయని వాటిని గుర్తించవచ్చు మరియు మొత్తం సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు. ఇది సంస్థలకు ఖర్చులను తగ్గించడంలో మరియు ఉత్పాదకతను పెంచడంలో ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఒక శక్తివంతమైన సాంకేతికత అయినప్పటికీ, ఇది చాలా సమయం తీసుకునే అవకాశం ఉంది. నమూనాకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన డేటాను సృష్టించడానికి, కొన్ని సంస్థలు డేటాను సృష్టించడానికి LLMనే ఉపయోగించడానికి ఎంచుకోవచ్చు. ఈ ప్రక్రియను సింథటిక్ డేటా జనరేషన్ అంటారు మరియు ಇದು సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్‌తో సంబంధం ఉన్న ఖర్చులు మరియు శ్రమను తగ్గించడంలో సమర్థవంతంగా ఉంటుంది.

LLMలకు సరైన విధానాన్ని కనుగొనడం

సంస్థలు LLMలు మరియు ఉత్పత్తి చేసే AI అనువర్తనాలను మరింత వివరంగా పరిశోధిస్తున్నప్పుడు, అవి ఈ పద్ధతుల মধ্যে నుండి ఎంచుకోవాల్సిన అవసరం లేదు, కానీ వినియోగ సందర్భాన్ని బట్టి వాటిని వివిధ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ కలిపి స్వీకరించవచ్చు.

రామకృష్ణన్ అభిప్రాయం ప్రకారం, “పనిభారం పరంగా प्रॉम्प्ट సులభమైనది, ఆ తర్వాత RAG మరియు తరువాత సూచన ఫైన్-ట్యూనింగ్. ఎంత ఎక్కువ శ్రమ పెడితే, అంత ఎక్కువ ఆదాయం వస్తుంది.”

జాగ్రత్తగా వారి అవసరాలను అంచనా వేయడం మరియు అత్యಂತ సముಚಿತమైన LLM పద్ధతి లేదా పద్ధతుల కలయికను ఎంచుకోవడం ద్వారా, సంస్థలు ఈ శక్తివంతమైన సాంకేతికతల పూర్తి సామర్థ్యాన్ని వెలికితీయ ويمكنం وبهत सुधारണలు, సామర్థ్యాన్ని పెంచడం ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ నిర్ణయాలు తీసుకోవడం ప్రోత్సహించవచ్చు. LLMలు સતત అభివృద్ధి చెందుతూ ఉండటంతో, సంస్థలు తాజా పరిస్థితుల గురించి తెలుసుకోవడం અને ఈ సంచలనాత్మక సాంకేతికతల ద్వారా కలిగే ప్రయోజనాలను పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి కొత్త సాంకేతికతలను ప్రయత్నించడం తప్పనిసరి.