Muitas empresas estão apenas começando a lidar com o impacto da inteligência synthetic, mas algumas usam o aprendizado de máquina (ML) e outras tecnologias emergentes há mais de uma década.
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Para Manish Jethwa, CTO da Ordnance Survey (OS), o Serviço Nacional de Mapeamento do Reino Unido, a prioridade é combinar as experiências de IA e ML de sua organização com os recentes avanços na IA generativa para refinar, distribuir e aplicar seus tesouros de dados.
Jethwa explicou ao ZDNet como os modelos de idiomas (LLMS) estão ajudando os usuários do sistema operacional a encontrar e consultar dados geoespaciais. Um dos elementos -chave aqui são os modelos de fundação da organização para a IA, que servem como base para a construção de aplicações mais especializadas.
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Enquanto analistas de tecnologia como o Gartner sugerem que há muito Conjectura sobre se os líderes empresariais devem comprar ou construir modelos de IAJethwa e sua equipe na OS Mix Basis Fashions com ferramentas disponíveis comercialmente para explorar e distribuir dados geoespaciais.
Aqui estão cinco lições principais que os líderes empresariais podem aprender com a implantação de modelos de fundação de Jethwa para a IA.
1. Desenvolva um caso de uso forte
Jethwa disse que a OS está desenvolvendo modelos de fundação para extrair características ambientais para análise de maneira sensível aos direitos autorais.
“Muitos dos modelos existentes treinados pelas grandes organizações de tecnologia serão baseados em dados disponíveis comercialmente”, disse ele.
O SO se beneficia de uma longa história de coleta de dados de alta precisão que alimenta os desenvolvimentos de IA da organização.
“Onde estamos tentando extrair recursos, construímos modelos de fundação desde o início”, disse ele. “Esse será um modelo em que estamos definindo o conjunto completo de treinamento com os dados rotulados que temos internamente”.
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Os modelos de fundação também são usados como base para a análise de dados em outras áreas. Jethwa disse que a mensagem aqui é simples: você pode usar o que já está construído de novo e de novo.
“Os modelos de fundação estão lá para nos ajudar a construir uma produção subsequente. Portanto, se quiséssemos aprender sobre materiais de telhado ou espaços verdes ou biodiversidade, poderíamos fazer tudo isso com o mesmo modelo de fundação”, disse ele. “Em vez de ter que treinar vários modelos de fundação, você apenas faz o ajuste fino no closing. Esse processo nos permite conectar ao problema que estamos tentando resolver com dados de origem”.
2. Estabelecer métodos propositados
Jethwa disse que o treinamento focado ajuda a restringir os custos ao criar modelos de fundação.
“Temos que estar conscientes de que, quando se trata de treinar esses modelos, estamos fazendo isso propositadamente, porque você pode desperdiçar muitos ciclos no exercício do aprendizado”, disse ele. “A execução desses modelos leva muito menos energia e recursos do que o treinamento actual”.
O SO geralmente alimenta dados de treinamento para seus modelos em pedaços.
“Construir os dados da gravadora leva muito tempo”, disse ele. “Você precisa curar dados em todo o país com uma ampla variedade de lessons com as quais está tentando aprender, portanto, uma mistura diferente entre urbano e rural e muito mais”.
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A organização primeiro constrói um pequeno modelo que usa várias centenas de exemplos. Essa abordagem ajuda a restringir os custos e garante que o OS esteja indo na direção certa.
“Então construímos lentamente esse conjunto rotulado”, disse Jethwa. “Acho que agora estamos nas centenas de milhares de exemplos rotulados. Normalmente, esses modelos são treinados com milhões de conjuntos de dados rotulados”.
Embora os modelos da organização sejam menores, os resultados são impressionantes.
“Já estamos superando os modelos existentes que estão lá fora dos grandes fornecedores, porque esses modelos são treinados em uma variedade maior de imagens”, disse ele. “Os modelos podem resolver uma variedade mais ampla de problemas, mas, para o nosso domínio específico, superamos esses modelos, mesmo em menor escala”.
3. Use outros LLMs para ajuste fino
Só porque a OS usa seus próprios modelos de fundação não significa que a organização ignore modelos de idiomas bem conhecidos, disse Jethwa: “Estamos construindo os modelos existentes e fazendo o ajuste fino com base em nossa documentação”.
O OS usa toda a amplitude dos LLMs disponíveis comercialmente. Como uma loja da Microsoft, a organização usa modelos de aprendizado de máquina do Azure, ferramentas baseadas em Python e outros recursos especializados.
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Jethwa disse que a OS também explora parcerias com organizações externas, como a IBM e outros fornecedores de tecnologia, para gerar soluções colaborativas para desafios liderados por dados.
Mais uma vez, assim como nos modelos de fundação, o objetivo é manter os custos restritos.
“É um esforço para racionalizar”, disse Jethwa. “Internamente, a principal maneira de adotar essa abordagem é construir lentamente e garantindo que o destino para o qual você esteja tentando seguir seja possível, e você não está desperdiçando recursos com atividades infrutíferas”.
4. Pense em comercialização
Agora que o OS começou a construir e refinar seus modelos de fundação, essas tecnologias poderiam ser usadas ou vendidas para outras organizações? A resposta, disse Jethwa, é possivelmente.
Uma das questões -chave é a Crown Copyright, uma forma de direitos autorais que se aplica a ativos criados pelos funcionários do setor público do Reino Unido.
“Acho que haverá oportunidades para compartilharmos esses modelos de fundação em algum momento, mas o fato de serem construídos em direitos autorais da coroa significa que ainda estamos tentando entender o impacto potencial de fazer esse trabalho externamente”, disse ele. “Existem desafios em torno das jóias da coroa – esses ativos são, literalmente, jóias de direitos autorais da coroa, por isso precisamos ter cuidado”.
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Quando o OS fornece acesso aberto, Jethwa disse que os ativos da organização não devem ser coletados e monetizados sem produzir benefícios para os contribuintes do Reino Unido.
“Estamos tentando proteger nossos dados o máximo possível, mas, ao mesmo tempo, agregar tanto valor para o Reino Unido. Portanto, está tentando acertar esse equilíbrio, o que é um desafio”.
5. Fique de olho no futuro
Jethwa disse que o trabalho de sua organização em modelos de fundação provou os benefícios da IA generativa para abrir o acesso a uma visão aprofundada.
“Isso prevê que o desbloqueio das chaves, enquanto anteriormente você sempre sentiu que o acesso estava um pouco fora de alcance em termos de como você pode executar a interação, chegar aos dados e refinar a solicitação”.
Ele pintou uma imagem de como a abordagem do sistema operacional da IA pode se desenvolver na próxima década.
“Posso imaginar uma interface onde há um mapa e você pode dizer: ‘Estou interessado nessa área’ e você pode aumentar o zoom e a IA perguntará: ‘Que coisas específicas você está procurando?’ Quando você diz ‘escolas’, a IA perguntará que tipos de escolas e você terá esse diálogo de um lado para o outro através da interface “.
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Jethwa disse que a chave para o sucesso a longo prazo é usar APIs e dados para criar respostas definitivas para avisos usando fontes confiáveis, incluindo informações do sistema operacional combinadas com fontes externas.
“Os modelos de IA são ótimos em termos de agregação e uma visão probabilística, mas, em nosso exemplo, você não quer saber provavelmente onde estão as escolas”, disse ele. “Você quer saber onde estão as escolas reais. A IA precisa traduzir uma solicitação verdadeira, voltando a uma fonte autorizada, qual é a OS, e podemos puxar os dados e entregar a saída”.
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