Modele językowe w biznesie

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS

W dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie biznesu, technologie oparte na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML) stają się nieodzownym elementem strategii rozwoju wielu firm. Jednym z kluczowych obszarów, w którym te technologie odgrywają znaczącą rolę, jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP), umożliwiające maszynom rozumienie, interpretowanie i generowanie ludzkiego języka. W szczególności, modele językowe, takie jak BERT, GPT i ich odpowiedniki, oferują szeroką gamę zastosowań w różnych sektorach biznesowych. Język naturalny jest bardzo złożony i trudny do zrozumienia dla komputerów. Jednak dzięki sztucznej inteligencji możemy coraz lepiej analizować i rozumieć język naturalny. To pozwala nam na tworzenie nowych i innowacyjnych zastosowań.

Modele językowe (ang. language models) to zaawansowane algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP), które mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy zarządzają danymi, komunikują się z klientami i optymalizują procesy biznesowe. W zależności od zastosowania i specyfiki danych, modele językowe mogą być wdrażane w chmurze lub uruchamiane lokalnie. Dodatkowo, mogą operować na danych wewnętrznych przy użyciu technik głębokiego uczenia (deep learning) lub na danych zewnętrznych, wykorzystując techniki Retrieval-Augmented Generation (RAG).


Modele językowe działające w chmurze

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS

Modele językowe działające w chmurze oferują firmom elastyczność, skalowalność i łatwość integracji z istniejącymi systemami. Usługi takie jak AWS, Google Cloud, czy Microsoft Azure udostępniają gotowe do użycia modele NLP, które mogą być wykorzystane bez potrzeby posiadania specjalistycznej infrastruktury czy zespołu data science.


Modele językowe uruchamiane lokalnie

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS

Modele językowe uruchamiane lokalnie na własnej infrastrukturze firmowej oferują większą kontrolę nad danymi oraz bezpieczeństwem. Tego typu rozwiązania są szczególnie atrakcyjne dla firm, które operują na wrażliwych danych i muszą spełniać rygorystyczne wymogi prawne.


Modele operujące na danych wewnętrznych (Deep learning)

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS

Modele Operujące na Danych Wewnętrznych koncentrują się na analizie i przetwarzaniu danych posiadanych przez firmę. Takie podejście umożliwia głębokie zrozumienie wewnętrznych procesów, optymalizację działań operacyjnych i lepsze prognozowanie przyszłych wyników. Wykorzystując techniki głębokiego uczenia, firmy mogą tworzyć modele, które uczą się na podstawie dostępnych danych, identyfikując ukryte wzorce i zależności, które byłyby trudne do wykrycia za pomocą tradycyjnych metod analizy. 


Modele operujące na danych zewnętrznych (RAG)

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THREE DIMENSIONS
Modele Operujące na Danych Zewnętrznych, wykorzystujące techniki Retrieval-Augmented Generation, poszerzają perspektywę analizy, integrując zewnętrzne źródła danych z modelami predykcyjnymi. Dzięki temu firmy mogą zyskać szerszy kontekst i lepiej zrozumieć zmieniające się otoczenie rynkowe, konkurencję oraz preferencje klientów. Integracja danych zewnętrznych pozwala na uzyskanie bardziej kompletnych i dokładnych prognoz oraz na identyfikację nowych trendów i możliwości.