Małe modele językowe a duże modele językowe – Jak wpłyną na firmy w 2025 roku?
Autor: Souvik Das | Data: 27 listopada 2024
Generatywna AI – szybka adopcja z wyzwaniami
W dobie dynamicznego rozwoju technologii generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI), firmy znajdują się w przełomowym momencie. Według raportu McKinsey z maja 2024 roku, aż 65% respondentów regularnie wykorzystuje GenAI w przynajmniej jednej funkcji biznesowej — niemal dwukrotnie więcej niż dziesięć miesięcy wcześniej. Choć niektóre organizacje osiągają już wymierne korzyści, inne zmagają się z wyzwaniami związanymi z implementacją na nie w pełni uregulowanym rynku.
Decydenci stoją przed kluczowym wyzwaniem: jak skutecznie wykorzystać potencjał GenAI? Według badań IBM, 62% CEO jest gotowych podejmować większe ryzyko w adopcji AI niż ich konkurenci, a 51% przyznaje, że strach przed pozostaniem w tyle skłania ich do inwestycji w technologie, mimo braku pełnego zrozumienia ich wartości. To wyzwanie zachęca liderów do metodycznych i przemyślanych decyzji dotyczących wyboru infrastruktury, modeli oraz zarządzania zmianą w organizacji.
Kluczowe trendy w adopcji AI
Firmy, które zdecydują się na wykorzystanie GenAI, muszą zmierzyć się z wyborem odpowiednich dostawców i modeli. Decyzja ta wymaga oceny korzyści, ryzyk, wydajności cenowej oraz możliwości skalowalności różnych narzędzi. Na przykład, modele takie jak Amazon Bedrock czy Google PaLM oferują różne specjalizacje i zastosowania, które najlepiej sprawdzają się w określonych branżach czy działach organizacji.
Z badań Gartner wynika, że najczęstszym zastosowaniem GenAI jest integracja z istniejącymi aplikacjami, np. Microsoft Copilot czy Adobe Firefly, co stanowi 35% przypadków użycia. Kolejne to inżynieria promptów (25%) oraz szkolenie spersonalizowanych modeli (21%). Coraz większym wyzwaniem staje się jednak decyzja, czy wybrać modele otwartoźródłowe, jak Meta LLaMA, czy komercyjne rozwiązania, takie jak OpenAI GPT czy Anthropic Claude.
Małe modele językowe (SLM) jako przyszłość dla firm
W obliczu rosnących kosztów treningu dużych modeli językowych (LLM), coraz większą popularnością cieszą się małe modele językowe (SLM). Dzięki ich wąskiemu zakresowi działania i specyficznym zastosowaniom, takie modele mogą być bardziej efektywne w określonych zadaniach biznesowych. Na przykład w branży finansowej modele te mogą zostać dostosowane do potrzeb zarządzania inwestycjami, eliminując konieczność trenowania na danych niezwiązanych z danym sektorem.
SLM-y są nie tylko tańsze w utrzymaniu, ale także bardziej ekologiczne. W obliczu rosnącego zapotrzebowania na energię przez LLM-y, firmy takie jak Microsoft były zmuszone do reaktywacji elektrowni jądrowych, co pokazuje skalę problemu. Z kolei startupy opracowujące SLM-y, jak Arcee, oferują rozwiązania bardziej dostępne finansowo, podbijając jednocześnie rynek dzięki inwestycjom venture capital.
Krytyczne znaczenie danych syntetycznych i elastyczności
Jednym z kluczowych wyzwań w treningu SLM jest wybór odpowiednich zestawów danych. Coraz częściej korzysta się z danych syntetycznych, które pozwalają na precyzyjne dostosowanie modelu do specyficznych potrzeb organizacji. Firmy powinny również dążyć do elastyczności, umożliwiając płynną wymianę modeli AI w zależności od zmieniających się potrzeb rynkowych i technologicznych.
Przyjęcie zwinnego podejścia — zaczynając od pilotażowych projektów i iteracyjnego doskonalenia procesów — pozwoli organizacjom efektywnie wdrożyć GenAI, jednocześnie minimalizując ryzyko związane z technologią.
