Încotro se îndreaptă LLM-urile?

Concepte privind Modelele de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM)

Vidhi Chugh

AI strategist and ethicist

Parcursul de până acum

Noțiuni de bază despre LLM-uri

Aplicații ale LLM-urilor în NLP

Procese de antrenare implicând date, etică și impact de mediu

Viitorul LLM-urilor

Planificarea unui drum cu mașina
- De ce acest traseu?
- De ce aceste locuri anume?

Încredere și explicabilitate

¹ Freepik

Eficiență computațională
- Rezultate de calitate cu mai puțin calcul
Mai rapid și eficient
- Compresia modelului
- Optimizare
Beneficii: stocare mai bună, consum energetic redus
Accesibilitate și sustenabilitate
- Promovează AI verde
- Reduce costurile operaționale

Eficiență

¹ Freepik

Date părtinitoare -> discriminare
Gestionarea nesupravegheată a bias-ului
- Detectare și reducere automată a bias-ului
- Fără date etichetate manual
- Identifică și reduce prin analiza tiparelor
Provocare
- Subtil, greu de detectat
- Poate introduce bias-uri noi

Supraveghere

Patru imagini generate de AI

¹ https://arxiv.org/pdf/2302.09582.pdf

Concepte privind Modelele de Limbaj de Mari Dimensiuni (LLM)