Siła Danych: Fundament Małych Modeli Językowych
W erze, w której sztuczna inteligencja (AI) staje się nieodłącznym elementem biznesu, jakość i pochodzenie danych odgrywają kluczową rolę. Nie tylko wielkie korporacje, ale także mniejsze firmy mogą czerpać korzyści z AI, pod warunkiem, że korzystają z danych pozyskiwanych w sposób etyczny i zgodny z prawem. W artykule omówimy, dlaczego zarządzanie danymi (data governance) oraz Małe Modele Językowe (SLM) będą kluczowe dla przyszłości AI.
Dane jako Kręgosłup AI
Rron Nushi, ekspert odpowiedzialny za rozwój Tex – asystenta AI w Nextens, zwraca uwagę, że sukces aplikacji AI zależy od jakości danych, na których są one oparte.
„Dane muszą być nie tylko poprawne, ale także pozyskiwane zgodnie z przepisami i etyką,” zauważa Nushi. „W przeciwnym razie istnieje ryzyko uzyskania błędnych wyników, które mogą skutkować złymi decyzjami i stratą reputacji.”
Firmy muszą dbać o integralność danych, a także ich właściwe przechowywanie i wykorzystanie. Jest to szczególnie ważne w sektorach takich jak zdrowie czy finanse, gdzie błędy mogą mieć daleko idące konsekwencje.
AI w Europie: Wpływ Unijnych Regulacji
Regulacja AI Act w Unii Europejskiej wyznacza wysokie standardy dla rozwoju sztucznej inteligencji, koncentrując się na bezpieczeństwie, przejrzystości i uczciwości. Nowe rozwiązania AI muszą od samego początku uwzględniać takie kwestie jak prywatność i bezpieczeństwo danych.
„Z Texem stawiamy na jakość i bezpieczeństwo, nawet jeśli oznacza to wolniejsze tempo rozwoju w porównaniu do gigantów, takich jak OpenAI,” mówi Nushi. „Naszym priorytetem jest zaufanie klientów, a nie szybkość wprowadzenia produktu na rynek.”
Małe Modele Językowe: Kierunek Przyszłości
Zarządzanie danymi wymaga również rozważenia, czy wybrać duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, czy bardziej wyspecjalizowane Małe Modele Językowe (SLM).
SLM to narzędzia AI trenowane na specyficznych danych, co sprawia, że są lepiej dostosowane do określonych potrzeb użytkowników.
„Dzięki SLM możemy uzyskać bardziej trafne i dokładne wyniki,” wyjaśnia Nushi. „Ponadto zarządzanie danymi w przypadku takich modeli jest prostsze.”
Sukces SLM w Praktyce: Przykład ze Szpitala
Uniwersytecki Szpital w Antwerpii (UZA) wdrożył SLM, aby poprawić dokładność wyników wyszukiwania na swojej stronie internetowej. Skuteczność wzrosła z 48% do 90%, zmniejszając liczbę zapytań telefonicznych do centrum obsługi.
Ten przykład pokazuje, że ukierunkowane modele mogą zwiększyć efektywność operacyjną, minimalizując koszty i ryzyko związane z ochroną danych, charakterystyczne dla większych modeli.
Suwerenność Danych jako Priorytet
Jednym z najważniejszych atutów SLM jest możliwość lokalnego wdrożenia, co pozwala firmom zachować pełną kontrolę nad swoimi danymi.
„Firmy coraz częściej chcą być właścicielami swoich danych i systemów, bez konieczności polegania na zewnętrznych dostawcach,” podkreśla Nushi.
Zarządzanie danymi staje się szczególnie istotne w obliczu rosnących obaw o prywatność i ochronę tajemnic handlowych. Utrata kontroli nad danymi, do której może dojść przy korzystaniu z zewnętrznych platform, jest ryzykiem, którego wiele firm nie chce podejmować.
AI Dla Każdego: Skrojone na Miarę Rozwiązania
SLM są odpowiedzią na potrzebę bardziej dopasowanych rozwiązań w AI, które są łatwiejsze w implementacji, szczególnie dla mniejszych firm.
Przykład UZA pokazuje, że nawet stosunkowo proste narzędzia AI mogą przynieść znaczne korzyści, poprawiając efektywność i doświadczenia klientów.
„Nie trzeba wielkich budżetów, by AI przynosiła wymierne korzyści,” mówi Nushi. „Małe, celowe kroki prowadzą do szybkich rezultatów.”
Od Danych do Wiedzy: Nowa Era Zarządzania AI
Skuteczność AI nie tkwi tylko w jej możliwościach, ale także w sposobie jej wdrażania. Etyczne i zgodne z prawem zarządzanie danymi stanowi fundament, na którym Małe Modele Językowe mogą oferować bardziej dostępne i efektywne rozwiązania dla firm każdej wielkości.
Tex w Akcji: Przyszłość AI w Nextens
Nextens pracuje nad Texem, swoim asystentem AI, który jest już dostępny w wersji beta. Klienci mogą testować rozwiązanie, co pomaga ulepszać jego funkcjonalności.
Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak Tex może przyspieszyć rozwiązywanie problemów podatkowych, odwiedź nextens.nl/tex lub skontaktuj się z przedstawicielem Nextens, aby uzyskać szczegółowe informacje.
Przeczytaj, również nasz artykuł: Generatywna AI zmienia sektor podatkowy: Rewolucja w zarządzaniu danymi i strategią