Los modelos de idiomas grandes (LLM) son capaces de comprender, interpretar y generar lenguaje humano, revolucionando todos los ámbitos de la vida. Sin embargo, también enfrentan sus propios desafíos, incluida la generación de información inexacta o engañosa (alucinaciones), preocupaciones de privacidad y vulnerabilidades de seguridad.
Los grandes modelos de idiomas tienen acceso a grandes cantidades de datos de texto, pero sus datos de capacitación pueden estar desactualizados y solo provienen del dominio público. Los grandes modelos de idiomas necesitan acceso a los datos industriales de una empresa para que la inteligencia artificial generativa (IA) trabaje para la industria. Al "capacitar" modelos de idiomas grandes en datos relevantes y recopilados, podemos mejorar la confiabilidad y precisión de sus respuestas en aplicaciones industriales.
Para incorporar la IA generativa en una estrategia digital, las empresas manufactureras pueden comenzar con tres arquitecturas básicas:
Contextualización de datos
La contextualización de datos es fundamental para garantizar que los modelos de lenguaje grandes proporcionen respuestas relevantes y significativas. Por ejemplo, al buscar información sobre los activos industriales operativos, se vuelve crítico proporcionar datos y documentación relacionados con esos activos y sus relaciones semánticas explícitas e implícitas. Esta contextualización permite que los grandes modelos de lenguaje comprendan tareas y generen respuestas contextualmente apropiadas.
Mapa de conocimiento industrial
La creación de mapas de conocimiento industrial es necesaria para mejorar la calidad de los datos de los modelos de idiomas grandes. Este gráfico procesa los datos mediante normalización, escala y mejora para garantizar respuestas precisas y confiables. El viejo adagio "basura en → basura fuera" también se aplica a la generación de IA, enfatizando la importancia de enriquecer los datos para mejorar el rendimiento de los grandes modelos de idiomas.
Generación de mejora de la búsqueda
La generación aumentada de recuperación (RAG) es un patrón de diseño avanzado que permite que grandes modelos de idiomas aprovechen datos específicos de la industria en respuesta directa a las indicaciones. Al incorporar el aprendizaje contextual, RAG permite que los grandes modelos de idiomas razonen en función de los datos de contextos privados, proporcionando respuestas deterministas en lugar de respuestas probabilísticas basadas en la información pública existente.
Además, RAG nos permite mantener la exclusividad y seguridad de los datos industriales en la empresa. Al igual que cualquier tecnología avanzada, los modelos de idiomas grandes pueden ser vulnerables a ataques adversos y fugas de datos. En un entorno industrial, estos problemas requieren aún más atención debido a datos confidenciales, como diseños propietarios e información del cliente.
Asegurar el anonimato adecuado, proteger la infraestructura del modelo de lenguaje grande, garantizar la seguridad de la transferencia de datos e implementar mecanismos de autenticación fuertes son pasos importantes para reducir los riesgos de ciberseguridad y proteger la información confidencial. RAG permite mantener el control de acceso, generar confianza con grandes empresas y cumplir con los estrictos requisitos de seguridad y auditoría.
Al aprovechar la contextualización de datos, el gráfico de conocimiento industrial y las tecnologías de RAG en soluciones generativas de IA, no solo podemos abordar desafíos como fugas de datos, control de confianza y acceso e ilusión, sino también afectar la eficiencia general y el costo de la solución.
Los modelos de idiomas grandes tienen restricciones de ventana de contexto que limitan el rango de tokens que pueden considerar al responder a un aviso. Además, cada token aumenta el costo total de cada consulta. Si piensa en estas consultas como búsquedas en Google, puede ver lo fácil que es agregar costos.
Para resolver este problema, la contextualización de datos industriales patentados, crear mapas de conocimiento industrial y optimizar consultas con RAG se volvió crítica. Estos pasos aseguran que los administradores de laboratorio tengan acceso a una fuente de entrada semánticamente significativa para hacer un uso más eficiente de grandes cantidades de datos industriales.
En conclusión, si bien los grandes modelos de idiomas ofrecen un gran potencial para diversas industrias, también es fundamental abordar desafíos como inexactitudes, vulnerabilidades de seguridad y riesgos de privacidad. Al recopilar y contextualizar datos, construir mapas de conocimiento de la industria y aprovechar tecnologías de vanguardia como el trapo, los modelos de idiomas grandes pueden ser un activo valioso para racionalizar las operaciones, automatizar tareas y proporcionar información procesable para las empresas en diferentes industrias.