Möödunud 24. oktoobril osales CLEVI tegevjuht Lee Hwan-ho Korea Tööstuse Intelligentsuse Assotsiatsiooni (KOIIA) kutsel toimunud üritusel „2025. aasta keskmise suurusega ettevõtete võtmetalentide arendamise akadeemia, tulevikutööstusele reageerimise strateegia seminar“ ning pidas peateemalise ettekande.
Osalesime sessioonil „AI-tehnoloogia kasutuselevõtu näited ja DX-i praktilised strateegiad“ teemal „Physical AI kasutusnäited ning RAG-agendi kasutuselevõtu ebaõnnestumise tegurid ja täiustamisstrateegiad“.
Kuna huvi AI-agentide vastu on viimasel ajal kasvanud, on suurenemas ka nende ettevõtete arv, kes kaaluvad AI kasutuselevõttu. Teadaolevalt on paljud asutused ja ettevõtted juba AI-d katsetuslikult kasutusele võtnud ja rakendanud.
Kahjuks on uuringud näidanud, et paljudes ettevõtetes ja asutustes ei saavutata soovitud ROI-d või ei anna PoC-s toiminud funktsioonid põhitegevuses ega töökohal korralikke vastuseid või ei tööta üldse.
Sellise teabe tõttu kõhklevad paljud ettevõtted AI kiirustatud kasutuselevõtus.
Sellel loengul selgitas CLEVI tegevjuht Lee Hwan-ho üksikasjalikult kiirustatud AI kasutuselevõtu peamisi ebaõnnestumise põhjuseid, sealhulgas RAG-süsteemide piiranguid ning avatud lähtekoodiga mudeleid ja väikeseid LLM-e (SLM), ning rääkis, miks varasemad kasutuselevõtu näited ebaõnnestusid.
Lõppkokkuvõttes kasutatakse AI-d selleks, et see teeks ära inimese töö või näitaks inimesest paremat tulemust.
Praegu kurdavad AI kasutusele võtnud ettevõtete töötajad, et kuna nad ei usalda AI vastuste kvaliteeti, suureneb nende töökoormus hoopis, sest nad peavad AI vastuste sisu ükshaaval üle kontrollima.
Põhjus peitub selles, et enamik ettevõtteid kasutab lahendusena avatud lähtekoodiga SLM-mudeleid, mida on peenhäälestatud.
Intuitiivselt võib tunduda, et uue õppe läbimisel muutub AI targemaks, kuid uute teadmiste õpetamisel AI-le kaotab see hoopis varasemad mälestused ehk suvaliste parameetrite kaalud.
Veelgi tõsisem probleem seisneb selles, et keegi ei tea, milline teave või millised teadmised on kaduma läinud.
Kuna tehisintellekti kasutuselevõtt nõuab märkimisväärseid ressursse, olete tõenäoliselt juba PoC-etapist alates põhjalikke valideerimisi läbi viinud.
Miks need probleemid siis ei ilmnenud? Loomulikult seetõttu, et mudel treeniti sihtandmetega uuesti.
Kui õpetada ainult numbreid tundnud tehisintellektile tähestikku ja esitada talle seejärel ainult tähestikuga seotud küsimusi, on loomulik, et ta vastab hästi. Kuid kas tegelikus töökeskkonnas vajame ainult selliseid konkreetsele domeenile spetsialiseerunud mudeleid?
Meie töökeskkonnad puutuvad iga päev kokku uute keskkondade ja uute andmetega. Kuid tehisintellekt, mida treenitakse olemasolevaid teadmisi juhuslikult hävitades, ei suuda tagada ei üldotstarbelisust ega täpsust.
Seetõttu on vaja From-scratch Foundation ülisuurt keelemudelit või tehnoloogiat, mis võimaldab sellise mudeli luua.
Kuna sellised mudelid sisaldavad peaaegu kõiki maailma teadmisi, on nende vastuste kvaliteet ja täpsus kõrge.
Spetsiifiliste domeenide puhul saab SFT(Supervised Fine-Tuning)-tehnoloogia kasutamise või väikese andmemahu korral RAG-süsteemi või CLEVI enda välja töötatud intelligentsel andmebaasisüsteemil põhineva semantilise andmebaasi tehnoloogia kasutamisega ületada peenhäälestatud SLM-i puudused.
Kuna ka valitsus mõistab selliste alusmudelite olulisust, pakub ta neile ulatuslikku tuge.
Selleks on riikliku tehisintellekti projekt. Selle projekti suurim eesmärk on tõenäoliselt digitaalse suveräänsuse tagamine.
Ka meie CLEVI teadsime avatud lähtekoodiga mudelite kasutamisega kaasnevaid kriitilisi puudusi ning treenisime CLEVI mudelid välja iseseisvalt, arendades kõik alates andmete kogumisest kuni arhitektuuri kavandamiseni ise.
Praegu on CLEVI mudelite jõudlus selline, et need ei jää maailma juhtivatele tehisintellektisüsteemidele konkureerides üldse alla.
Eelkõige seetõttu, et meil on oma mudelid, ei puuduta CLEVI-d ka sõltuvusprobleemid, mis võivad tekkida väliste mudelite kasutamisel.
Tehisintellekti kasutuselevõtt on muutumas valikust vältimatuks vajaduseks. Kuid soovitud tulemusi on keeruline saavutada pelgalt uusima tehnoloogia kasutuselevõtuga.
Tõeline innovatsioon saab alguse alles siis, kui mõistame täpselt tehnoloogia piiranguid ning koostame oma organisatsiooni keskkonnale ja eesmärkidele sobiva optimaalse strateegia.
CLEVI minimeerib ettevõtete tehisintellekti kasutuselevõtul kogetavaid katsetamisega kaasnevaid vigu ja riske, rakendades eristuvat tehnoloogilist võimekust, sealhulgas oma ülisuurt keelemudelit ja semantilist andmebaasi.
Kuulame ka edaspidi tähelepanelikult valdkonna häält ning anname endast parima, et olla veelgi rohkematele ettevõtetele usaldusväärne AI-partner. Soovime, et looksime koos CLEVI-ga AI kasutuselevõtu tõelise edu.