Ötən il oktyabrın 24-də Koreya Sənayenin İntellektuallaşdırılması Assosiasiyasının (KOIIA) dəvəti ilə “2025 Orta Ölçülü Müəssisələr üçün Əsas İstedadların İnkişafı Akademiyası, Gələcək Sənayeyə Cavab Strategiyaları Seminarı”nda iştirak edərək, Clevi şirkətinin baş direktoru Li Hvan-ho əsas çıxış etmişdir.
Biz “Süni intellekt texnologiyalarının tətbiqi nümunələri və DX üzrə praktiki strategiyalar” sessiyasında “Physical AI-dan istifadə nümunələri və RAG agentlərinin tətbiqi prosesində uğursuzluq amilləri və təkmilləşdirmə strategiyaları” mövzusunda iştirak etdik.
Son zamanlar süni intellekt agentlərinə maraq artdıqca, süni intellektin tətbiqini nəzərdən keçirən şirkətlərin sayı da artır. Bildiyimizə görə, artıq bir çox qurum və şirkət süni intellekti sınaq məqsədilə tətbiq edərək istifadə edir.
Lakin təəssüf ki, araşdırmalar göstərir ki, bir çox şirkət və qurumlarda gözlənilən ROI əldə olunmur və ya PoC mərhələsində işləyən funksiyalar əsas layihədə və ya real iş mühitində düzgün cavab vermir və ya ümumiyyətlə işləmir.
Bu məlumatlara görə bir çox şirkət süni intellekti tələsik tətbiq etməkdən çəkinir.
Bu mühazirədə Clevi şirkətinin baş direktoru Li Hvan-ho tələsik süni intellekt tətbiqinin əsas uğursuzluq səbəblərindən biri olan RAG sistemlərinin məhdudiyyətlərini, eləcə də açıq mənbəli modelləri və kiçik LLM-ləri (SLM) ətraflı izah edərək, əvvəlki tətbiq nümunələrinin niyə uğursuz olduğunu açıqladı.
Nəticə etibarilə, süni intellektdən istifadə etməyimizin səbəbi onun insanların işini əvəz etməsini və ya insanlardan daha yaxşı performans göstərməsini gözləməyimizdir.
Hazırda süni intellekti tətbiq etmiş şirkətlərin praktiki işçiləri süni intellektin cavablarının keyfiyyətinə etibar edə bilmədikləri üçün cavabların məzmununu bir-bir yoxlamağa məcbur qalır və nəticədə iş yükünün artmasından narazılıq edirlər.
Səbəb əksər şirkətlərin açıq mənbəli SLM modellərini incə sazlayaraq həll kimi istifadə etməsidir.
İntuitiv olaraq süni intellekt yeni biliklər öyrəndikdə daha ağıllı olacağını düşünürük, lakin əslində süni intellektə yeni biliklər öyrədildikdə keçmiş yaddaşını, yəni təsadüfi parametr çəkilərini itirir.
Daha ciddi problem isə hansı məlumat və ya biliklərin itirildiyini heç kimin bilməməsidir.
Süni intellektin tətbiqi az resurs tələb edən bir iş olmadığı üçün, yəqin ki, PoC mərhələsindən etibarən çoxsaylı yoxlamalar aparmısınız.
Bəs niyə bu zaman belə bir problem ortaya çıxmadı? Bunun səbəbi, əlbəttə ki, hədəf məlumatlarla yenidən öyrədilmə olmasıdır.
Yalnız rəqəmləri bilən süni intellektə əlifbanı öyrədib, daha sonra yalnız əlifba ilə bağlı suallar verdiyiniz üçün onun yaxşı cavab verməsi təbiidir. Lakin real mühitdə yalnız belə konkret domenə ixtisaslaşmış modellərmi lazımdır?
Bizim iş mühitimiz hər gün yeni mühit və yeni məlumatlarla qarşılaşır. Lakin mövcud bilikləri təsadüfi şəkildə məhv edərək öyrədilmiş süni intellekt nə ümumiliyi, nə də dəqiqliyi təmin edə bilir.
Buna görə də From-scratch Foundation nəhəng dil modelinə sahib olmaq və ya belə bir model yarada biləcək texnologiyaya malik olmaq lazımdır.
Çünki bu modellər dünyadakı demək olar ki, bütün biliklərə sahib olduğundan, cavabların keyfiyyəti ilə yanaşı dəqiqliyi də yüksəkdir.
İxtisaslaşmış domenlər üçün SFT(Supervised Fine-Tuning) adlı texnologiyadan istifadə etmək və ya az miqdarda məlumat üçün RAG sistemi yaxud Clevi tərəfindən hazırlanmış intellektual verilənlər bazası sistemi olan semantik verilənlər bazası texnologiyasından yararlanmaqla, incə tənzimlənmiş SLM-in çatışmazlıqlarını aradan qaldırmaq mümkündür.
Hökumət də belə təməl modellərin əhəmiyyətini bildiyi üçün çoxsaylı dəstəyi əsirgəmir.
Bu, məhz Milli Çempion Süni İntellekt layihəsidir. Bu layihənin ən böyük məqsədi, yəqin ki, rəqəmsal suverenliyi təmin etməkdir.
Clevi olaraq biz də açıq mənbəli modellərdən istifadə zamanı yaranan kritik çatışmazlıqları bildiyimiz üçün məlumatların toplanmasından arxitekturanın layihələndirilməsinə qədər hər şeyi müstəqil şəkildə hazırlayaraq Clevi modellərini öyrətdik.
Hazırda Clevi modelləri dünyanın qabaqcıl süni intellekt sistemləri ilə rəqabət aparsa belə, heç də geri qalmayan performansa malikdir.
Xüsusilə öz modelimizə sahib olduğumuz üçün xarici modellərdən istifadə zamanı yarana biləcək asılılıq problemi Clevi üçün mövcud deyil.
Artıq süni intellektin tətbiqi seçim deyil, zərurətə çevrilir. Lakin yalnız ən son texnologiyanı tətbiq etməklə arzu olunan nəticəni əldə etmək çətindir.
Həqiqi innovasiya texnologiyanın məhdudiyyətlərini dəqiq başa düşdükdə və təşkilatımızın mühitinə və məqsədlərinə uyğun optimal strategiya qurduqda başlayır.
Clevi özünəməxsus nəhəng dil modeli və semantik verilənlər bazası kimi fərqləndirici texnoloji imkanları ilə şirkətlərin süni intellektin tətbiqi prosesində qarşılaşdığı sınaq-səhvləri və riskləri minimuma endirir.
Bundan sonra da sahədəki səslərə qulaq asaraq, daha çox şirkətin etibar edə biləcəyi AI tərəfdaşı olmaq üçün əlimizdən gələni edəcəyik. AI tətbiqinin əsl uğurunu Klevi ilə birlikdə qurmağınızı arzulayırıq.