بڑے لسانی ماڈلز کی تجارتی صلاحیت کو انلاک کرنا

بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) تیزی سے مختلف صنعتوں میں گیم چینجر بن رہے ہیں، جو کاروباری اداروں کو آپریشنز کو ہموار کرنے، کارکردگی کو بڑھانے اور جدت طرازی کو فروغ دینے کے لیے بے مثال مواقع فراہم کر رہے ہیں۔ OpenAI کے GPT-4 سے لے کر Meta کے Llama اور Anthropic کے Claude جیسے طاقتور LLM پلیٹ فارمز اس انداز کو تبدیل کر رہے ہیں جس طرح ہم ٹیکنالوجی کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔ تاہم، ان ماڈلز کی طاقت کو مکمل طور پر بروئے کار لانے کے لیے، کاروباری اداروں کو سوچی سمجھی حکمت عملی تیار کرنی چاہیے جو LLMs کو ان کے ورک فلوز میں بغیر کسی رکاوٹ کے مربوط کرے۔

ایم آئی ٹی سلوآن سکول آف مینجمنٹ (MIT Sloan School of Management) کے پریکٹس کے پروفیسر راما راما کرشنن (Rama Ramakrishnan) کا کہنا ہے کہ LLMs ایک تبدیلی لانے والی ٹیکنالوجی ہے جو کاروباری اداروں کو پہلے سے کہیں زیادہ رفتار سے ایپلی کیشنز بنانے کی اجازت دیتی ہے۔ حال ہی میں ایک ویبینار میں، راما کرشنن نے تین مختلف طریقوں کا خاکہ پیش کیا جن کے ذریعے کاروباری ادارے مختلف کاموں اور کاروباری استعمال کے لیے ان آف دی شیلف LLMs کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں: پرامپٹنگ (Prompting)، ریٹریول آگمینٹڈ جنریشن (Retrieval Augmented Generation) (RAG)، اور ہدایتی فائن ٹیوننگ (Instruction Fine-tuning)۔

1. پرامپٹنگ: LLM کی طاقت کو اجاگر کرنا

پرامپٹنگ LLMs کے استعمال کی سب سے براہ راست اور قابل رسائی شکل ہے، جس میں سادہ طور پر ماڈل سے سوالات یا ہدایات پوچھنا، اور تیار کردہ جوابات وصول کرنا شامل ہے۔ یہ طریقہ ان کاموں کے لیے خاص طور پر موزوں ہے جنہیں اضافی خصوصی تربیت یا ڈومین کی مہارت کے بغیر عام فہم اور روزمرہ کے علم کا استعمال کرکے کامیابی کے ساتھ مکمل کیا جا سکتا ہے۔

راما کرشنن نے اس بات پر زور دیا کہ پرامپٹنگ کچھ قسم کے درجہ بندی کے کاموں کے لیے خاص طور پر موثر ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ای کامرس کمپنی اپنی ویب سائٹ پر پوسٹ کی گئی مصنوعات کے جائزے کا تجزیہ کرنے کے لیے LLMs کا فائدہ اٹھا سکتی ہے۔ جائزے کو LLM کو دے کر اور اسے ممکنہ خامیوں یا ناپسندیدہ خصوصیات کی شناخت کرنے کے لیے کہہ کر، کمپنی قیمتی بصیرت حاصل کر سکتی ہے تاکہ مصنوعات کی ترقی کے فیصلوں کو مطلع کیا جا سکے اور صارفین کے اطمینان کو بہتر بنایا جا سکے۔ یہ عمل دستی طور پر جائزوں کو نشان زد کرنے اور درجہ بندی کرنے کی ضرورت کو ختم کر دیتا ہے، جس سے وقت اور وسائل کی بچت ہوتی ہے۔

رئیل اسٹیٹ کے میدان میں، پرامپٹنگ پراپرٹی کی تفصیل خود بخود تیار کرنے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہے۔ رئیل اسٹیٹ ایجنٹ LLM کو اہم خصوصیات اور نمایاں خصوصیات فراہم کر سکتے ہیں، اور ممکنہ خریداروں یا کرایہ داروں کو راغب کرنے کے لیے سیکنڈوں میں زبردست اور قائل کرنے والی تفصیل تیار کر سکتے ہیں۔ اس سے ایجنٹوں کو لکھنے میں کافی وقت صرف کرنے کے بجائے صارفین کے ساتھ تعلقات استوار کرنے اور سودے مکمل کرنے پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

مالیاتی صنعت میں، پرامپٹنگ مارکیٹ کے رجحانات کا تجزیہ کرنے اور سرمایہ کاری کی رپورٹیں تیار کرنے کے لیے استعمال کی جا سکتی ہے۔ مالیاتی تجزیہ کار LLM میں متعلقہ ڈیٹا اور مارکیٹ کی معلومات ڈال سکتے ہیں، اور اسے پیٹرن کی شناخت کرنے، پیشین گوئیاں کرنے اور بصیرت افروز رپورٹس تیار کرنے کے لیے کہہ سکتے ہیں۔ یہ تجزیہ کاروں کو زیادہ باخبر فیصلے کرنے اور مارکیٹ کی تازہ ترین پیشرفت سے باخبر رہنے میں مدد کرتا ہے۔

اگرچہ پرامپٹنگ ایک طاقتور تکنیک ہے، لیکن کاروباری اداروں کو اس کی حدود سے آگاہ ہونا چاہیے۔ جب کسی کام کے لیے انتہائی خصوصی علم یا موجودہ معلومات کی ضرورت ہوتی ہے، تو پرامپٹنگ درست اور متعلقہ نتائج فراہم کرنے کے لیے کافی نہیں ہو سکتی ہے۔ ان صورتوں میں، زیادہ جدید تکنیک استعمال کی جا سکتی ہیں، جیسے کہ RAG اور ہدایتی فائن ٹیوننگ۔

2. ریٹریول آگمینٹڈ جنریشن (RAG): متعلقہ ڈیٹا کے ساتھ LLMs کو بڑھانا

ریٹریول آگمینٹڈ جنریشن (RAG) ایک زیادہ جدید تکنیک ہے جس میں LLM کو واضح ہدایت یا سوال، اور متعلقہ ڈیٹا یا اضافی معلومات فراہم کرنا شامل ہے۔ یہ طریقہ ان کاموں کے لیے خاص طور پر کارآمد ہے جن کے لیے LLM کو موجودہ معلومات یا ملکیتی علم تک رسائی کی ضرورت ہوتی ہے۔

مثال کے طور پر، ایک خوردہ فروش ایک کسٹمر سروس چیٹ بوٹ بنانے کے لیے RAG کا استعمال کر سکتا ہے جو مصنوعات کی واپسی کی پالیسیوں کے بارے میں سوالات کا درست جواب دینے کی صلاحیت رکھتا ہو۔ کمپنی کی واپسی کی پالیسی دستاویزات کا استعمال کرتے ہوئے چیٹ بوٹ کو تربیت دے کر، خوردہ فروش اس بات کو یقینی بنا سکتا ہے کہ صارفین کو درست اور تازہ ترین معلومات ملیں، جس سے صارفین کے اطمینان میں بہتری آتی ہے اور سپورٹ کی لاگت کم ہوتی ہے۔

RAG کا بنیادی مرکز روایتی انٹرپرائز سرچ انجن یا انفارمیشن ریٹریول ٹیکنالوجیز کا استعمال کرتے ہوئے بڑی تعداد میں دستاویزات سے متعلقہ مواد تلاش کرنے کی صلاحیت ہے۔ اس سے کاروباری اداروں کو اندرونی نالج بیسز کی بڑی مقدار کا فائدہ اٹھانے اور LLM کو کسی کام کو مکمل کرنے کے لیے درکار سیاق و سباق فراہم کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والے ڈاکٹروں کو تشخیص اور علاج کے فیصلے کرنے میں مدد کے لیے RAG کا استعمال کر سکتے ہیں۔ مریض کی طبی تاریخ، ٹیسٹ کے نتائج اور طبی تحقیقی مقالے LLM کو فراہم کر کے، ڈاکٹر قیمتی بصیرت حاصل کر سکتے ہیں جو انہیں علاج کے لیے موزوں ترین منصوبے کا تعین کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ اس سے مریضوں کے علاج کے نتائج کو بہتر بنایا جا سکتا ہے اور طبی غلطیوں کو کم کیا جا سکتا ہے۔

قانونی فرمیں وکلاء کو تحقیق کرنے اور بریف لکھنے میں مدد کرنے کے لیے RAG کا استعمال کر سکتی ہیں۔ متعلقہ کیس قانون، ضوابط اور قانونی مضامین LLM کو فراہم کر کے، وکلاء تیزی سے وہ معلومات تلاش کر سکتے ہیں جن کی انہیں اپنے مقدمے کی حمایت کرنے کی ضرورت ہے۔ اس سے وکلاء کا وقت اور توانائی بچتی ہے، اور انہیں مقدمے کے دیگر اہم پہلوؤں پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

پرامپٹنگ اور RAG سے مکمل طور پر فائدہ اٹھانے کے لیے، کاروباری اداروں کو اپنے ملازمین کو پرامپٹ انجینئرنگ کی مہارتیں حاصل کرنے میں مدد کرنی چاہیے۔ ایک موثر طریقہ “چین آف تھاٹ” پرامپٹنگ ہے، جس میں صارفین LLM کو “مرحلہ وار سوچنے” کی ہدایت کرتے ہیں۔ یہ طریقہ عام طور پر زیادہ درست نتائج پیدا کرتا ہے، کیونکہ یہ LLM کو پیچیدہ کاموں کو توڑنے اور منظم انداز میں استدلال کرنے کی ترغیب دیتا ہے۔

راما کرشنن نے پرامپٹ انجینئرنگ میں احتیاط برتنے پر زور دیا تاکہ اس بات کو یقینی بنایا جا سکے کہ LLM کی طرف سے فراہم کردہ جوابات وہی ہیں جو ہمیں درکار ہیں۔ پرامپٹس کو احتیاط سے تیار کرکے اور متعلقہ سیاق و سباق فراہم کرکے، کاروباری ادارے LLM کی طرف سے فراہم کردہ نتائج کی درستگی اور مطابقت کو زیادہ سے زیادہ کر سکتے ہیں۔

3. ہدایتی فائن ٹیوننگ: مخصوص ضروریات کو پورا کرنے کے لیے LLMs کو حسب ضرورت بنانا

ہدایتی فائن ٹیوننگ ایک زیادہ جدید تکنیک ہے جس میں ایپلی کیشن سے متعلق سوال و جواب کی مثالوں کا استعمال کرتے ہوئے LLM کو مزید تربیت دینا شامل ہے۔ یہ طریقہ خاص طور پر ان کاموں کے لیے کارآمد ہے جن میں ڈومین سے متعلق مخصوص اصطلاحات اور علم شامل ہوتا ہے، یا ایسے کام جن کو آسانی سے بیان کرنا مشکل ہے، جیسے کہ طبی ریکارڈ یا قانونی دستاویزات کا تجزیہ کرنا۔

پرامپٹنگ اور RAG کے برعکس، ہدایتی فائن ٹیوننگ میں ماڈل میں خود ترمیم کرنا شامل ہے۔ ایپلی کیشن سے متعلق ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے LLM کو تربیت دے کر، کاروباری ادارے کسی مخصوص شعبے میں اس کی درستگی اور کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، ایک تنظیم جو طبی تشخیص میں مدد کرنے والا چیٹ بوٹ بنانے کی کوشش کر رہی ہے اسے سینکڑوں سوال و جواب کی مثالیں مرتب کرنے اور انہیں LLM کو فراہم کرنے کی ضرورت ہوگی۔ مریض کے کیس کی تفصیلات پر مشتمل سوالات کو طبی طور پر درست جوابات کے ساتھ جوڑا جائے گا، جس میں ممکنہ تشخیص کے بارے میں تفصیلات شامل ہیں۔ یہ معلومات LLM کو مزید تربیت دے گی، اور طبی سوالات کا درست جواب فراہم کرنے کے اس کے امکانات کو بہتر بنائے گی۔

مالیاتی ادارے اپنے فراڈ کا پتہ لگانے کے نظام کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے ہدایتی فائن ٹیوننگ کا استعمال کر سکتے ہیں۔ فراڈ لین دین اور غیر فراڈ لین دین کے تاریخی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے LLM کو تربیت دے کر، ادارے فراڈ سرگرمی کی شناخت کرنے کی صلاحیت کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ اس سے اداروں کو مالی نقصانات کو کم کرنے اور اپنے صارفین کو فراڈ سے بچانے میں مدد ملتی ہے۔

مینوفیکچرنگ کمپنیاں اپنے پیداواری عمل کو بہتر بنانے کے لیے ہدایتی فائن ٹیوننگ کا استعمال کر سکتی ہیں۔ پیداواری عمل کے بارے میں ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے LLM کو تربیت دے کر، کمپنیاں نا اہلیوں کی شناخت کر سکتی ہیں اور مجموعی کارکردگی کو بہتر بنا سکتی ہیں۔ اس سے کمپنیوں کو لاگت کم کرنے اور پیداوری بڑھانے میں مدد ملتی ہے۔

اگرچہ ہدایتی فائن ٹیوننگ ایک طاقتور تکنیک ہے، لیکن یہ وقت طلب بھی ہو سکتی ہے۔ ماڈل کو تربیت دینے کے لیے درکار ڈیٹا بنانے کے لیے، کچھ کمپنیاں خود ڈیٹا تیار کرنے کے لیے LLM کا استعمال کرنے کا انتخاب کر سکتی ہیں۔ اس عمل کو مصنوعی ڈیٹا جنریشن کہا جاتا ہے، اور یہ ہدایتی فائن ٹیوننگ سے وابستہ لاگت اور کام کو کم کرنے میں موثر ہو سکتا ہے۔

LLM تک پہنچنے کا صحیح طریقہ تلاش کرنا

جیسا کہ تنظیمیں LLMs اور جنریٹو AI ایپلی کیشنز میں مزید گہرائی میں جاتی ہیں، انہیں ان طریقوں کے درمیان انتخاب کرنے کی ضرورت نہیں ہے، بلکہ انہیں استعمال کے کیس کے لحاظ سے مختلف طریقوں سے ملا کر اپنانا چاہیے۔

راما کرشنن کا کہنا ہے کہ "پرامپٹنگ کام کے بوجھ کے لحاظ سے سب سے آسان ہے، اس کے بعد RAG، اور پھر ہدایتی فائن ٹیوننگ۔ جتنا زیادہ کام لگایا جائے گا، اتنا ہی زیادہ فائدہ بھی ہوگا۔”

اپنی ضروریات کا احتیاط سے جائزہ لے کر اور LLM کے سب سے مناسب طریقہ یا طریقوں کے مجموعے کا انتخاب کرکے، کاروباری ادارے ان طاقتور ٹیکنالوجیز کی مکمل صلاحیت کو اجاگر کر سکتے ہیں اور جدت طرازی، کارکردگی میں بہتری اور فیصلہ سازی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ جیسے جیسے LLMs کا ارتقا جاری ہے، کاروباری اداروں کو تازہ ترین پیشرفت سے باخبر رہنا چاہیے اور ان تبدیلی آفرین ٹیکنالوجیز سے مکمل طور پر فائدہ اٹھانے کے لیے نئی تکنیکوں کے ساتھ تجربہ کرنا چاہیے۔