Niadtong Oktubre 24, sa imbitasyon sa Korean Association for Industrial Intelligence (KOIIA), miapil kami sa “2025 Academy alang sa Pagpalambo sa Pangunang mga Talento sa mga Kompanya nga Mid-sized, Seminar sa Estratehiya sa Pagtubag sa Umaabot nga mga Industriya,” diin mipahayag og keynote speech ang CEO sa Clevi nga si Hwanho Lee.
Miambit kami sa sesyon nga “Mga Kaso sa Pagpaila sa Teknolohiya sa AI ug Praktikal nga mga Estratehiya sa DX” uban sa hilisgutan nga “Mga Kaso sa Paggamit sa Physical AI, mga Hinungdan sa Kapakyasan sa Proseso sa Pagpaila sa mga RAG Agent, ug mga Estratehiya sa Pagpauswag.”
Tungod sa nagkadako nga interes sa mga AI agent karon, nagkadaghan usab ang mga kompanya nga naghunahuna sa pagpaila og daghang matang sa AI. Nasabtan namo nga daghang institusyon ug kompanya ang nagsugod na sa pagsulay ug paggamit sa AI.
Apan ikasubo nga sa daghang kompanya ug institusyon, dili makab-ot ang gitinguhang ROI, o ang mga gamit nga naglihok sa PoC dili makahatag og hustong mga tubag o dili molihok sa aktuwal nga proyekto o sa lugar sa operasyon, sumala sa mga nakaplagan sa mga pagsusi.
Tungod niini nga mga impormasyon, daghang kompanya ang nagpanuko sa pagdali-dali sa pagpaila sa AI.
Niining lektyura, detalyadong gipatin-aw ni Hwanho Lee, CEO sa Clevi, ang mga limitasyon sa RAG system nga usa sa pangunang hinungdan sa kapakyasan sa dinalian nga pagpaila sa AI, ingon man ang open-source nga mga modelo ug gagmay nga LLM (SLM), ug gipatin-aw kung nganong napakyas ang nangaging mga paningkamot sa pagpaila niini.
Sa kataposan, ang hinungdan sa paggamit sa AI mao ang pagpaako niini sa buluhaton sa tawo o ang pagdahom nga makapakita kini og mas maayong performance kaysa sa tawo.
Tungod kay dili mosalig ang mga empleyado nga nagdumala sa praktikal nga mga buluhaton sa mga kompanyang nagpaila sa AI karon sa kalidad sa mga tubag sa AI, misaka hinuon ang ilang trabaho kay kinahanglan nilang susihon usa-usa ang sulod sa mga tubag sa AI, hinungdan nga daghang reklamo ang migawas.
Ang hinungdan mao nga kadaghanan sa mga kompanya naggamit og mga open-source nga SLM nga modelo isip solusyon human kini i-fine-tune.
Sa intuitibong panghunahuna, daw mas mahimong maalamon ang AI kon makakat-on kini og bag-ong mga butang, apan kon tudloan ang AI og bag-ong kahibalo, mawala hinuon ang mga panumduman niini sa nangagi, nga mao ang mga gibug-aton sa mga parameter nga anaa niini.
Mas seryoso pa nga problema mao nga wala nay bisan kinsa nga makahibalo kung unsang impormasyon o kahibalo ang nawala.
Tungod kay ang pagpaila sa AI dili usa ka butang nga gamay ra og gikinahanglang mga kapanguhaan, tingali daghan na kamog gihimong mga pagsusi sukad pa sa PoC.
Nganong wala man mogawas ang maong problema niadtong higayona? Tungod kini, siyempre, kay ang modelo gibansay pag-usab gamit ang impormasyon sa target.
Gitudloan ninyo ang AI nga mga numero ra ang nahibaw-an sa alpabeto, ug human niana, mga pangutana ra bahin sa alpabeto ang inyong gipangutana, busa natural lang nga maayo kini motubag. Apan sa aktuwal nga lugar sa operasyon, piho ba gyod nga mga modelo nga espesyalista lamang sa usa ka piho nga dominyo ang atong gikinahanglan?
Ang atong mga lugar sa operasyon matag adlaw makaatubang og bag-ong mga palibot ug bag-ong datos. Apan ang AI nga gibansay pinaagi sa random nga pagguba sa kasamtangang kahibalo dili makagarantiya dili lamang sa pagka-unibersal niini kondili apil usab sa katukma.
Busa gikinahanglan nga adunay kamo og From-scratch Foundation nga ultradagkong modelo sa pinulongan, o teknolohiya nga makahimo niini nga modelo.
Tungod kay ang maong mga modelo adunay halos tanang kahibalo sa kalibotan, taas dili lamang ang kalidad sa mga tubag kondili apil usab ang ilang katukma.
Alang sa mga espesyalistadong dominyo, mahimong gamiton ang teknolohiyang gitawag og SFT(Supervised Fine-Tuning), o alang sa gamay nga kantidad sa datos, kung gamiton ang RAG system o ang semantic database nga teknolohiya, nga mao ang kaugalingong gihimo sa Clevi nga intelligence database system, mahimong mabuntog ang mga kakulangan sa fine-tuned SLM.
Tungod kay nasabtan usab sa gobyerno ang kamahinungdanon niining mga foundation model, wala kini magduhaduha sa paghatag og daghang suporta.
Kini mao ang proyekto nga National Representative AI. Ang pinakadakong tumong niini nga proyekto mao tingali ang pagsiguro sa digital nga soberanya.
Tungod kay nasayod usab kami sa Clevi sa makamatay nga mga kakulangan sa paggamit og open-source nga mga modelo, among gipalambo kini nga independente gikan sa pagkolekta sa datos hangtod sa pagdisenyo sa arkitektura, ug gibansay ang mga modelo sa Clevi.
Ang mga modelo sa Clevi karon adunay pasundayag nga dili gayod malupigan bisan ikompara pa sa mga bantugang AI sa kalibotan.
Ilabi na kay aduna kami sa kaugalingong mga modelo, wala usab maapil ang Clevi sa mga problema sa pagsalig o pagkadepende nga mahimong motumaw sa paggamit og mga eksternal nga modelo.
Ang pagpaila sa AI nahimong kinahanglanon na, dili na lamang kapilian. Apan lisod makab-ot ang gitinguhang mga resulta pinaagi lamang sa pagpaila sa pinakabag-ong teknolohiya.
Ang tinuod nga inobasyon magsugod lamang kung tukmang masabtan ang mga limitasyon sa teknolohiya ug maporma ang labing angay nga estratehiya subay sa palibot ug mga tumong sa atong organisasyon.
Pinaagi sa lahi nga teknolohikal nga kapabilidad sama sa kaugalingon nga ultradagkong modelo sa pinulongan ug semantic database, gipamenos sa Clevi ang mga pagsulay ug sayop ug mga risgo nga masinati sa mga negosyo sa proseso sa pagpaila sa AI.
Sa umaabot, padayon kami sa pagpaminaw sa mga tingog gikan sa natad ug maningkamot nga mahimong kasaligan nga kauban sa AI alang sa mas daghang kompanya. Hinaut nga mahimo ninyo uban sa Clevi ang tinuod nga kalampusan sa pagpatuman sa AI.