Raza M, Jahangir Z, Riaz MB et al. (2025) Industrial applications of large language models. Scientific Reports 15, 13755 – https://doi.org/10.1038/s41598-025-98483-1 – open access article pdf – CC BY-NC-ND 4.0
Abstract (povzetek):
Veliki jezikovni modeli (angl. Large language model – LLM) so računalniški modeli, ki temeljijo na umetni inteligenci (angl. Artifical intelligence – AI) in so zasnovani za razumevanje in ustvarjanje človeškega besedila. Z milijardami parametrov za usposabljanje so veliki jezikovni modeli odlični pri prepoznavanju zapletenih jezikovnih vzorcev, kar omogoča izjemno učinkovitost pri različnih nalogah obdelave naravnega jezika (angl. Natural language processing – NLP). Po uvedbi arhitektur transformatorjev vplivajo na industrijo s svojimi zmogljivostmi za ustvarjanje besedila. Veliki jezikovni modeli imajo inovativno vlogo v različnih industrijah, saj avtomatizirajo naloge obdelave naravnega jezika. V zdravstvu pomagajo pri diagnosticiranju bolezni, prilagajanju načrtov zdravljenja in upravljanju podatkov o pacientih. Veliki jezikovni modeli omogočajo predvidljivo vzdrževanje v avtomobilski industriji. Veliki jezikovni modeli zagotavljajo sisteme priporočil in analizatorje potrošniškega vedenja. Veliki jezikovni modeli olajšujejo delo raziskovalcem in ponujajo prilagojene izobraževalne izkušnje. V financah in bančništvu se veliki jezikovni modeli uporabljajo za odkrivanje goljufij, avtomatizacijo storitev za stranke in upravljanje tveganj. Veliki jezikovni modeli spodbujajo pomembne napredke v različnih panogah z avtomatizacijo nalog, izboljšanjem natančnosti in zagotavljanjem globljih vpogledov. Kljub tem napredkom se veliki jezikovni modeli soočajo z izzivi, kot so etična vprašanja, pristranskost v podatkih za usposabljanje in znatne zahteve po računalniških virih, ki jih je treba obravnavati, da se zagotovi nepristranska in trajnostna uporaba. Ta študija ponuja celovito analizo velikih jezikovnih modelov, njihovega razvoja in raznolikih uporab v različnih panogah, raziskovalcem pa ponuja dragocene vpoglede v njihov transformativni potencial in spremljajoče omejitve.
Odprta vprašanja in izzivi
Veliki jezikovni modeli prinašajo številne prednosti, vendar imajo tudi svoje slabosti in izzive. V preteklosti so raziskovalci premagali številna vprašanja in izzive, vendar mnoga od njih ostajajo odprta za raziskave in razprave. V nadaljevanju izpostavljamo njihova odprta vprašanja in izzive.
1. Odprta vprašanja
To poglavje obravnava odprta vprašanja velikih jezikovnih modelov v industriji:
- Etična vprašanja: Veliki jezikovni modeli so usposobljeni na podlagi obsežnih podatkovnih nizov. Vprašanja, ki se tu porajajo, so: Kdo lahko uporablja podatkovni niz? Kako se lahko podatkovni niz uporablja? In kdaj se lahko podatkovni niz uporablja? Etična vprašanja v zvezi z uporabo podatkovnih nizov so še vedno odprta za razpravo. Podatkovni nizi lahko vsebujejo pristranske podatke, kar vodi do pristranskih izhodnih podatkov iz velikih jezikovnih modelov. Veliki jezikovni modeli lahko prav tako zagotavljajo sovražni govor in napačne informacije.
- Vprašanja v zvezi z zasebnostjo podatkov: Podatkovne zbirke za usposabljanje velikih jezikovnih modelov lahko vsebujejo osebne podatke, kar je eno od odprtih vprašanj. Za usposabljanje modelov brez ogrožanja zasebnosti uporabnikov so potrebne tehnike za ohranjanje zasebnosti podatkov. Ker se uporaba podatkov v velikih jezikovnih modelih povečuje, se povečujejo tudi zaskrbljenosti v zvezi z zasebnostjo.
- Sovražni in kibernetski napadi: Veliki jezikovni modeli so ranljivi za kibernetske napade. Varnost velikih jezikovnih modelov je odprto vprašanje. Izboljšanje varnosti velikih jezikovnih modelov pred kibernetskimi napadi je velika skrb. Veliki jezikovni modeli so lahko ranljivi za sovražne vnose, ki na škodljiv način manipulirajo njihove rezultate. Razumevanje, kako okrepiti modele proti takim napadom, je ključno področje raziskav.
- Vpliv na okolje: Usposabljanje in uvajanje velikih jezikovnih modelov zahteva znatne računalniške vire, kar vodi do znatne porabe energije in emisij ogljika. Okoljski odtis teh modelov je odprto vprašanje, ki zahteva razvoj energetsko učinkovitejših algoritmov.
- Razložljivost in preglednost: Veliki jezikovni modeli delujejo kot modeli črne skrinjice, zaradi česar je težko razumeti, kako ustvarjajo določene rezultate. Ta pomanjkanje razlagljivosti vzbuja zaskrbljenost na kritičnih področjih, kot sta zdravstvo in finance, kjer je razumevanje razlogov za odločitve bistvenega pomena.
- Sovražni govor in dezinformacije: Veliki jezikovni modeli lahko nenamerno ustvarijo škodljivo vsebino, vključno s sovražnim govorom ali dezinformacijami, kar lahko ima resnične posledice. Odgovornost razvijalcev za zmanjšanje teh tveganj je ključno področje za nadaljnje raziskovanje.
- Okužba podatkov: Napadalci lahko v nabor podatkov za usposabljanje vneso zlonamerne podatke, kar vodi do ogrožene integritete modela.
- Stroškovna učinkovitost: Finančno breme, povezano z razvojem in vzdrževanjem velikih jezikovnih modelov, ostaja za mnoge organizacije pomembna ovira. Visoki stroški, povezani s pridobivanjem podatkov, zmogljivostjo obdelave in stalnim usposabljanjem modelov, lahko manjša podjetja odvračajo od izkoriščanja teh tehnologij.
2. Izzivi
Uporaba velikih jezikovnih modelov v industriji se postopoma povečuje, kar prinaša nove izzive. To poglavje obravnava odprte izzive velikih jezikovnih modelov v industriji.
- Obsežni podatkovni nizi: Veliki jezikovni modeli so usposobljeni na obsežnih in kompleksnih podatkovnih nizih. Vir podatkovnih nizov je internet. Zaradi njihove velikosti in kompleksnosti je ohranjanje varnosti, zasebnosti in kakovosti podatkovnih nizov izziv. Obdelava in obdelava obsežnih podatkov je sama po sebi izziv.
- Računalniški viri: Zaradi ogromne količine podatkovnih nizov za usposabljanje velikih jezikovnih modelov potrebujejo ogromno računalniških virov. Nekateri modeli za usposabljanje potrebujejo posebno strojno opremo. Poraba energije za usposabljanje velikih jezikovnih modelov je visoka. To so odprti izzivi za velikih jezikovnih modelov.
- Pristranski izhodi: Pristranski izhodi iz velikih jezikovnih modelov predstavljajo velik izziv, saj lahko veliki jezikovni modeli nehote odražajo in okrepijo pristranskost, prisotno v njihovih podatkih za usposabljanje. To lahko vodi do nepravičnih rezultatov, zlasti na občutljivih področjih, kot so zaposlovanje, kazenski pregon ali zdravstveno varstvo, kjer je nepristranskost ključnega pomena.
- Skladnost z zakonodajo: S pojavom predpisov, kot je varstvo osebnih podatkov (angl. General Data Protection Regulation – GDPR), je zagotavljanje skladnosti pri uporabi velikih zbirk podatkov izziv. Organizacije morajo upoštevati te pravne okvire in hkrati uravnotežiti inovacije s pravicami do zasebnosti.
- Podpora za jezike, ki niso angleščina: Obstaja znatna vrzel v zmogljivosti velikih jezikovnih modelov v različnih jezikih, zlasti v jezikih, ki niso angleščina. Ta omejitev omejuje dostop do naprednih zmogljivosti AI za prebivalstvo, ki ne govori angleško. Prizadevanja morajo biti usmerjena v razvoj robustnih modelov, ki lahko razumejo in ustvarjajo vsebine v različnih jezikih, ne da bi pri tem ogrožali kakovost.
- Multimodalna integracija: Integracija več modalitet podatkov (besedilo, slike, avdio) v velikih jezikovnih modelih predstavlja odprt izziv, ki bi lahko znatno razširil njihove zmogljivosti. Trenutni modeli se osredotočajo predvsem na besedilne vnosne podatke, kar omejuje njihovo uporabnost na različnih področjih, kot so zdravstvena diagnostika ali storitve za stranke, kjer je multimodalno razumevanje ključnega pomena.
- Natančnost in halucinacije: Zagotavljanje natančnosti izhodnih podatkov, ki jih ustvarjajo veliki jezikovni model, je ključnega pomena. Pojav „halucinacij“, pri katerem modeli proizvajajo razumne, vendar napačne informacije, predstavlja tveganje v aplikacijah, ki so odvisne od dejanske natančnosti. Za rešitev tega izziva so potrebne izboljšane metodologije usposabljanja in postopki validacije, da se poveča zanesljivost ustvarjenih vsebin.
Obvezno branje za razumevanje možnosti uporabe in omejitev pri delu z velikimi jezikovnimi modeli na različnih področjih.