Les capacités croissantes et étendantes du GPT d'Openai (wiki) et d'autres plates-formes d'IA génératives spécialisées similaires ont fait que les entreprises explorent des informations inexploitées et des opportunités commerciales cachées dans le lit de données. Comme l'abondance est disponible sous forme de LLMS, de modèles de fondation et de modèles d'IA génératifs, il est impératif pour les entreprises d'optimiser ces modèles avec leurs données commerciales spécifiques pour mettre à l'échelle et extraire la valeur.
Le réglage fin est une technique stratégique qui permet la transformation des modèles d'IA open-source et génériques en systèmes personnalisés formés avec des données commerciales spécifiques pour atteindre les objectifs commerciaux ciblés. Comme les différentes industries ont des cas d'utilisation différents pour adopter des modèles d'IA génératifs, il est d'abord important de les tracer pour aborder avec précision la stratégie générative de l'IA au sein d'une organisation.
Dans cet article de blog, nous discuterons de différents cas d'utilisation de l'industrie Gen-AI, de leur importance dans la transformation des entreprises et des étapes que les entreprises devraient adopter pour rendre le modèle générateur sur le modèle d'IA pour la pertinence et l'exactitude des informations.
Cas d'utilisation de l'industrie Générative AI: Exemples de réglage fin
Bien que presque toutes les industries aient identifié l'importance de l'IA générative dans les opérations quotidiennes, il y en a quelques-uns qui ont déplacé l'aiguille plus rapidement, c'est-à-dire, les services de santé et la vie, les services bancaires, financiers et d'assurance, la chaîne d'approvisionnement et la logistique, le commerce et le commerce, les médias et la publicité.
Vérifions les cas d'utilisation générative de l'IA de l'industrie pour comprendre comment ces industries profitent de leurs données commerciales pour générer et évoluer la valeur à partir de modèles d'IA génératifs.
1. Santé et vies de vie
Les soins de santé sont l'industrie la plus à forte intensité de données, générant plus de 30% de données plus rapides que les autres industries du monde entier. Des services mobiles comme la télémédecine et la télésanté, générant des données, stockant et récupération des données du DSE pour devenir conforme aux services FHIR, de soins de santé, médicaux et de sciences de la vie ont parcouru un long chemin et fonctionnent numériquement.
Le moment où il leur manque actuellement est de fournir une nutrition et un traitement personnalisés pour le bien-être général et la détection précoce des maladies ou leurs signes et diagnostics subtils, nécessitant des efforts humains approfondis 24 × 7. La pénurie de prestataires de soins de santé qualifiés et expérimentés dans l'industrie est une autre raison pour laquelle l'industrie a recherché des solutions à base de machines.
Ici, les modèles d'IA génératifs avec des capacités pour générer de nouveaux textes, images, audio et vidéo. Le réglage fin du modèle LLMS ou de fondation avec des données de santé spécifiques ou spécialisées permet aux organisations de construire leurs modèles d'IA génératifs qui les aident à plonger profondément dans les idées et les antécédents d'un patient en une seule fois.
Outre les traitements personnalisés, des données complètes et précises de santé des patients peuvent être exploitées pour simuler des chirurgies complexes et même permettre aux chirurgiens d'effectuer des chirurgies AR, améliorant les résultats des patients.
2. Banque, finance et assurance
Étant une autre industrie traitant des données clients critiques, les entreprises BFSI dépensent largement des efforts et des ressources humaines pour analyser les transactions clients pour personnaliser les produits et services financiers.
L'expérience du client avec le BFSI affecte directement ses revenus, mais ces institutions doivent faire face à plusieurs rapports et documents financiers. Aller avec les moyens manuels d'examiner et d'approuver les documents de retard la prise de décision et un impact négatif sur les clients.
BFSI ici peut affiner les modèles d'IA génératifs pour autonomiser et améliorer l'expérience des clients et des employés. Tout cela est possible en réglant les chatbots existants ou les robots vocaux avec LLMS pour prendre en charge le libre-service.
L'intégration des robots clients en libre-service peut aider les organisations à répondre aux requêtes de clientèle répétitives, tandis qu'un bot d'agent d'IA permet aux agents de service de rechercher rapidement les profils des clients et de saisir des informations sur les points de parcours client pour rendre la gestion de la relation client plus profonde et personnalisée.
3. Chain d'approvisionnement et logistique
De bonnes données propres sont au cœur d'un succès des cas d'utilisation de l'IA et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique est l'une de ces industries qui capture les données de chaque parcours client. L'introduction d'une IA générative et de régler le modèle pour comprendre s'ils ont de bonnes données, comment les données sont entrées, où elles ont commencé à générer des informations et où les ensembles de données ont besoin de travaux supplémentaires aident les entreprises à obtenir leurs données en ligne et à leur permettre d'enrichir cela ou de les mettre à une utilisation différente.
La résumé est également un autre cas d'utilisation génératif de l'IA avec la chaîne d'approvisionnement et la logistique, où les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de l'alimentation des données des clients ou des entreprises au modèle d'IA. De cette façon, les organisations peuvent obtenir des résumés de l'historique des clients, des stocks et des actions pour un trimestre particulier, un résumé des données et des ventes commerciales, des revenus générés et d'autres manières différentes, ce qui n'est pas possible de faire avec les applications existantes.
4. Retail et commerce
Le commerce de détail et le commerce sont également une entreprise à forte intensité de données. Les modèles d'IA génératives peuvent être utilisés pour automatiser le flux de travail sur les opérations du back-office et aider à atteindre une efficacité de 70% en éliminant les tâches répétitives.
Cependant, ce niveau d'efficacité dans le commerce de détail et le commerce n'est pas possible jusqu'à ce que le modèle d'IA soit réglé pour effectuer les travaux back-end spécifiques. Dès la saisie des données à la génération de rapports, les modèles d'IA peuvent être modifiés pour effectuer des travaux tels que la numérisation des documents pour l'extraction de données et les convertir en lignes et colonnes pour une meilleure numérisation à travers l'œil humain.
La ségrégation des données en lignes et colonnes est également significative, car les plates-formes numériques de stockage de données stockent les données dans les lignes et les colonnes pour exécuter des requêtes sur les données pour la génération d'informations. Les campagnes de marketing personnalisées, l'analyse des détails du client et l'analyse prédictive sont des autres cas d'utilisation du genre AI spécifiques à l'industrie où les modèles affinés sont utiles.
5. Médias et publicité
Tout comme les autres industries, la personnalisation est au cœur des médias et des offres publicitaires. Alors que l'industrie aide à aider les marques à se différencier de leurs concurrents, les médias et les entreprises de publicité sécurissent et traitent d'immenses données comportementales des clients telles que les noms, l'âge, le sexe, l'emplacement, l'intérêt pour quelque chose, les habitudes et autres.
S'il est à effet de levier de manière appropriée, ces données clients peuvent apporter des informations importantes aux prédictions et atteindre un groupe d'appartenance approprié pour la messagerie et la publicité ciblées. Étant donné que les données sont disponibles au sein des entreprises, les technologies n'étaient pas suffisamment avancées pour en faire des informations.
Avec des modèles d'IA génératifs, il est possible d'extraire des informations dans les formats et de structurer un cerveau humain. Depuis le développement de moteurs de recommandation pour prendre en charge les systèmes commerciaux de base à la génération de copies publicitaires pertinentes, d'images, d'audio et de vidéos, les modèles d'IA génératifs peuvent tout faire mieux et plus rapidement que les humains.
L'hallucination AI et la réponse générique peuvent être un défi dans l'utilisation du modèle, mais les régler en fonction des directives de résultats requises, et l'intention peut aider à surmonter le défi.
Processus étape par étape pour affiner le modèle d'IA génératif
Pour affiner un modèle d'IA génératif, vous devez avoir un modèle d'IA. Comme la plupart des organisations commencent leur parcours d'IA génératif avec des modèles existants comme GPT-3 ou des plates-formes similaires, il est préférable de former ce modèle avec des données propriétaires plutôt que de former un modèle à partir de zéro.
Le réglage fin est l'une des étapes cruciales de la stratégie d'IA générative qui permet aux entreprises de faire spécialiser le modèle existant dans la réponse à des requêtes commerciales spécifiques. Le réglage fin d'un modèle d'IA génératif est un processus en plusieurs étapes. Les entreprises doivent d'abord sélectionner un modèle pré-formé qui convient au cas d'utilisation de l'entreprise. Pour régler le modèle, l'étape suivante consiste à préparer les données d'échantillonnage que le modèle doit être formée. L'étape suivante consiste à itérer le modèle pour améliorer ses performances.
Discutons du processus étape par étape pour affiner le modèle d'IA génératif:
1. Décidez si vous souhaitez affiner le modèle
De nombreuses organisations sont bien réglées avec des modèles d'IA génératifs standard, les aidant à générer les résultats en tant que nouveaux texte ou images ou audio ou vidéo. Le réglage fin est adapté aux moments où vous avez une petite quantité de données pour les former.
Le réglage fin n'est pas utile lorsque vous avez une grande quantité de données. Dans de tels scénarios, vous devez entraîner le modèle à partir de zéro pour le faire bien fonctionner. Cependant, un réglage fin peut être nécessaire au cas où vous souhaitez améliorer davantage les performances de votre modèle.
Le réglage fin peut aider à former le modèle à effectuer une tâche spécifique différente de la tâche sur laquelle le modèle pré-formé a été initialement formé. Désormais, il est important de décider si vous souhaitez affiner le modèle ou s'il nécessite une formation à partir de zéro.
2. Sélectionnez un modèle pré-formé
Maintenant, vous devez sélectionner un modèle pré-formé qui est bien adapté à vos cas d'utilisation de l'entreprise. Avant le lancement de Deepseek, de nombreuses organisations ont largement adopté le Chatgpt d'Openai comme modèle de base d'IA pour commencer. Comme plusieurs autres modèles pré-formés sont maintenant disponibles et même en faisant un raisonnement humain, vous pouvez en sélectionner celui dont vous souhaitez tirer parti des connaissances. Vous pouvez aller avec la sélection de catégories telles que:
Vous pouvez vérifier la compatibilité du modèle avec votre environnement et les outils que vous utilisez déjà pour les exécuter. Vous devez également vérifier l'état et la licence du modèle, ou vous pouvez également opter pour une licence open source si vos besoins ne sont pas commerciaux. Assurez-vous que vous avez vérifié toutes les clauses avant de régler le modèle pré-formé.
3. Préparez vos exemples de données
La préparation des données d'échantillons signifie le nettoyage et le prétraitement de vos données pour les rendre adaptés à la formation du modèle IA. Il comprend le nettoyage des données et le prétraitement pour éliminer les incohérences, les valeurs manquantes ou les informations non pertinentes.
Vous pouvez davantage diviser les données en ensembles de formation et de validation pour valider les résultats et les performances du modèle afin d'éviter le sur-ajustement. De plus, les vérifications finales et l'exportation des données sont essentielles pour s'assurer que l'ensemble de données est correctement formaté, correctement divisé et compatible avec le modèle.
4. Itérer votre modèle
Une fois que vous avez affiner le modèle, il est important que vous évaluez l'efficacité du modèle à l'aide de l'ensemble de validation. Les résultats doivent être vérifiés par rapport à la précision, à la précision et au rappel, à la perplexité ou au score BLEU et au score F1.
Si le modèle ne fonctionne pas comme prévu, une analyse complète des points de défaillance doit être effectuée. Il vous emmènera en identifiant des exemples mal classés, en cohérence de la réponse et en vérifiant les biais et les incohérences.
Si nécessaire, vous pouvez également modifier l'architecture du modèle pour combler les lacunes comme l'augmentation des couches cachées, la mise à jour du mécanisme d'attention ou la modification des intérêts de jetons pour améliorer les performances du modèle.
Une autre façon qui peut être envisagée pour itérer le modèle de précision et de performance du modèle consiste à augmenter la taille de l'ensemble de données, à améliorer la qualité des données et à aborder les biais de données.
Après avoir effectué tous les ajustements, vous pouvez recycler le modèle, valider les résultats et répéter le processus d'itération jusqu'à ce que la réponse souhaitée soit obtenue. Le processus d'itération est une étape importante qui vous permet d'affiner progressivement votre modèle et de tirer une meilleure précision, une meilleure fiabilité et une applicabilité spécifique au domaine.
Conclusion
En règle générale, le processus de réglage fin d'un modèle génératif est complet et nécessite une expertise technique suffisante et un état d'esprit axé sur la solution pour l'intégrer dans le système informatique existant. Souvent, les organisations ne tirent pas le meilleur parti de ces initiatives si elles s'appuient sur des ressources internes qui essaient d'apprendre et de mettre en œuvre les connaissances rapidement accumulées sur les applications au niveau de l'entreprise ou les cas d'utilisation.
Si vous considérez la stratégie génératrice de l'IA comme une composante centrale de votre processus de prise de décision et de génération des revenus, il est toujours recommandé d'obtenir la solution mise en œuvre par un fournisseur de solutions expérimenté et techniquement solide.
