24 кастрычніка па запрашэнні Карэйскай асацыяцыі інтэлектуалізацыі прамысловасці (KOIIA) мы прынялі ўдзел у «Акадэміі развіцця ключавых кадраў сярэдніх прадпрыемстваў 2025, семінары па стратэгіях рэагавання на будучыя індустрыі», дзе генеральны дырэктар Clevi Лі Хван Хо выступіў з асноўным дакладам.
Мы прынялі ўдзел у сесіі «Прыклады ўкаранення тэхналогій AI і практычныя стратэгіі DX» з тэмай «Прыклады выкарыстання Physical AI, фактары няўдач і стратэгіі паляпшэння ў працэсе ўкаранення RAG-агентаў».
У апошні час, па меры росту цікавасці да AI-агентаў, павялічваецца і колькасць кампаній, якія разглядаюць магчымасць укаранення AI. Вядома, што многія ўстановы і кампаніі ўжо пілотна ўкараняюць і эксплуатуюць AI.
Аднак, на жаль, паводле даследаванняў, у многіх кампаніях і ўстановах жаданы ROI не дасягаецца, а функцыі, якія працавалі на этапе PoC, у асноўным праекце або на месцы эксплуатацыі часта не даюць належных адказаў альбо ўвогуле не працуюць.
З-за гэтай інфармацыі многія кампаніі неахвотна спяшаюцца ўкараняць AI.
У гэтай лекцыі генеральны дырэктар Clevi Лі Хван Хо падрабязна растлумачыў абмежаванні RAG-сістэм, якія з'яўляюцца адной з асноўных прычын няўдалага паспешлівага ўкаранення AI, а таксама адкрытых мадэляў і малых LLM (SLM), і патлумачыў, чаму папярэднія спробы ўкаранення былі няўдалымі.
У рэшце рэшт, AI выкарыстоўваюць таму, што чакаюць, што ён будзе выконваць працу замест чалавека або дэманстраваць лепшую, чым у чалавека, прадукцыйнасць.
Аднак практычныя спецыялісты кампаній, якія ўжо ўкаранілі AI, не давяраюць якасці адказаў AI, таму ім даводзіцца ўручную правяраць кожны адказ, што выклікае незадаволенасць: замест зніжэння нагрузкі праца, наадварот, павялічваецца.
Прычына заключаецца ў тым, што большасць кампаній выкарыстоўвае адкрытыя SLM-мадэлі, дапрацаваныя з дапамогай файн-цюнингу, у якасці рашэнняў.
Інтуітыўна здаецца, што AI стане разумнейшым, калі атрымае новыя веды, але на самой справе навучанне AI новым ведам прыводзіць да страты памяці пра мінулае, то бок адвольных вагавых каэфіцыентаў параметраў.
Яшчэ больш сур'ёзная праблема заключаецца ў тым, што ніхто не ведае, якую інфармацыю або веды было страчана.
Паколькі ўкараненне AI не з’яўляецца задачай, якая патрабуе мала рэсурсаў, вы, напэўна, правялі шмат праверак яшчэ на этапе PoC.
Чаму ж на гэты раз такія праблемы не ўзніклі? Безумоўна, таму што перанавучанне праводзілася на мэтавай інфармацыі.
Калі навучыць AI, які ведаў толькі лічбы, алфавіту, а пасля задаваць яму толькі пытанні пра алфавіт, натуральна, што ён будзе добра адказваць. Але ці патрэбныя на месцах толькі мадэлі, спецыялізаваныя на такіх канкрэтных даменах?
Нашы рабочыя ўмовы штодня сутыкаюцца з новым асяроддзем і новымі данымі. Аднак AI, навучаны шляхам выпадковага знішчэння існуючых ведаў, не можа гарантаваць ні ўніверсальнасць, ні дакладнасць.
Таму неабходна валодаць From-scratch Foundation вялікай моўнай мадэллю або мець тэхналогію для стварэння такой мадэлі.
Паколькі такія мадэлі валодаюць амаль усімі ведамі свету, яны забяспечваюць не толькі высокую якасць адказаў, але і высокую дакладнасць.
Для спецыялізаваных даменаў можна выкарыстоўваць тэхналогію SFT(Supervised Fine-Tuning), а для невялікай колькасці даных — сістэму RAG або тэхналогію семантычнай базы даных, уласнай інтэлектуальнай базы даных, распрацаванай Clevi. Гэта дазваляе пераадолець недахопы SLM, навучанай з дапамогай fine-tuning.
Урад таксама разумее важнасць такіх foundation-мадэляў, таму не шкадуе сродкаў на падтрымку.
Гэта праект нацыянальнага AI. Найважнейшай мэтай гэтага праекта, верагодна, з’яўляецца забеспячэнне лічбавага суверэнітэту.
Мы ў Clevi таксама ведалі пра крытычныя недахопы выкарыстання мадэляў з адкрытым зыходным кодам, таму самастойна распрацавалі ўсё — ад збору даных да праектавання архітэктуры — і навучылі ўласныя мадэлі Clevi.
У цяперашні час мадэлі Clevi валодаюць прадукцыйнасцю, якая ніколькі не саступае сусветным вядучым AI нават у канкурэнцыі з імі.
Асабліва важна, што Clevi валодае ўласнымі мадэлямі, таму праблема залежнасці, якая можа ўзнікнуць пры выкарыстанні знешніх мадэляў, нас не датычыцца.
Сёння ўкараненне AI становіцца не выбарам, а неабходнасцю. Аднак проста ўкараніць найноўшыя тэхналогіі недастаткова для дасягнення жаданых вынікаў.
Сапраўдныя інавацыі пачынаюцца толькі тады, калі мы дакладна разумеем абмежаванні тэхналогій і распрацоўваем аптымальную стратэгію, якая адпавядае асяроддзю і мэтам нашай арганізацыі.
Дзякуючы дыферэнцыяваным тэхналагічным магчымасцям, такім як уласная вялікая моўная мадэль і семантычная база даных, Clevi мінімізуе спробы і памылкі, а таксама рызыкі, з якімі прадпрыемствы сутыкаюцца ў працэсе ўкаранення AI.
Мы і надалей будзем прыслухоўвацца да меркаванняў тых, хто працуе на месцах, і рабіць усё магчымае, каб стаць надзейным партнёрам у сферы ШІ для яшчэ большай колькасці кампаній. Жадаем вам ствараць сапраўдны поспех укаранення ШІ разам з Клеві.