Air 24 Dàmhair an-uiridh, ghabh Ceannard CLEVI Lee Hwan-ho pàirt ann an “Acadamaidh Leasachaidh Prìomh Thàlantan airson Iomairtean Meadhanach 2025, Co-labhairt Ro-innleachdail airson Dèiligeadh ri Gnìomhachasan na h-Ama ri Teachd”, le cuireadh bho Chomann Korean airson Gnìomhachasan Inntleachdail (KOIIA), agus lìbhrig e an òraid bhunaiteach.
Ghabh sinn pàirt anns an t-seisean “Eisimpleirean de chleachdadh teicneòlas AI agus ro-innleachdan practaigeach DX” leis a’ chuspair “Eisimpleirean de chleachdadh Physical AI, factaran fàilligeadh agus ro-innleachdan leasachaidh sa phròiseas airson riochdairean RAG a thoirt a-steach”.
Mar a tha ùidh ann an riochdairean AI air a dhol am meud o chionn ghoirid, tha barrachd chompanaidhean a’ beachdachadh air iomadh seòrsa AI a thoirt a-steach. Tha sinn a’ tuigsinn gu bheil mòran bhuidhnean agus chompanaidhean air AI a thoirt a-steach mar dheuchainn agus ga ruith mar-thà.
Gu mì-fhortanach, ge-tà, tha sgrùdaidhean air sealltainn nach eil mòran chompanaidhean agus bhuidhnean a’ faighinn an ROI a tha iad ag iarraidh, no nach eil na gnìomhan a bha ag obair ann am PoC a’ toirt seachad freagairtean ceart no ag obair idir sa phrìomh ghnìomhachas no san raon.
Air sgàth an fhiosrachaidh seo, tha mòran chompanaidhean leisg AI a thoirt a-steach ro luath.
Anns an òraid seo, mhìnich Ceannard CLEVI Lee Hwan-ho gu mionaideach na crìochan aig siostaman RAG, a tha am measg nam prìomh adhbharan airson fàilligeadh ann an toirt a-steach AI ro luath, a bharrachd air modalan le còd fosgailte agus Small LLM (SLM), agus mhìnich e carson a dh’fhàillig na h-eisimpleirean roimhe de thoirt a-steach.
Aig a’ cheann thall, ’s e an t-adhbhar airson AI a chleachdadh gum bi e a’ dèanamh obair dhaoine nan àite no gum bi e a’ sealltainn coileanadh nas fheàrr na daoine.
Leis nach eil luchd-obrach ann an companaidhean a tha air AI a thoirt a-steach an-dràsta earbsach ann an càileachd fhreagairtean AI, tha gearanan a’ nochdadh gu bheil an uallach obrach aca air a dhol am meud leis gum feum iad susbaint fhreagairtean AI a sgrùdadh aon às dèidh aon.
Tha seo gu ìre mhòr air sgàth ’s gu bheil a’ mhòr-chuid de chompanaidhean a’ gleusadh mhodalan SLM le còd fosgailte agus gan cleachdadh mar fhuasglaidhean.
Bho shealladh iomasach, dh’fhaodamaid smaoineachadh gum fàs AI nas glice ma dh’ionnsaicheas e rudeigin ùr, ach nuair a bhios AI ag ionnsachadh eòlas ùr, caillidh e cuimhneachain bhon àm a dh’fhalbh, is e sin cuideaman paramadair air thuaiream.
Is e an duilgheadas as miosa nach eil fios aig duine dè am fiosrachadh no an t-eòlas a chaidh a chall.
Leis nach e cùis bheag ghoireasan a th’ ann a bhith a’ cur AI an sàs, tha coltas ann gun do rinn sibh mòran dearbhaidh bhon ìre PoC fhèin.
Carson nach do nochd na duilgheadasan sin aig an àm seo? ’S ann air sgàth gun deach ath-ionnsachadh a dhèanamh leis an fhiosrachadh targaid, gu dearbh.
Cha do dh’ionnsaich an AI ach àireamhan, agus an dèidh sin cha deach ach ceistean mu na h-aibidil a chur air; mar sin tha e nàdarra gum freagair e gu math. Ach ann an àrainneachdan obrach, an e dìreach modailean a tha speisealaichte ann an raon sònraichte mar seo a tha a dhìth?
Bidh na h-àrainneachdan obrach againn a’ cur aghaidh ri àrainneachdan ùra agus dàta ùr gach latha. Ach chan urrainn do AI a chaidh ionnsachadh le bhith a’ sgrios eòlais a bh’ ann roimhe air thuaiream coitcheannas no cruinneas a ghealltainn.
Mar sin, tha e riatanach From-scratch Foundation 초거대언어모델 a bhith agad, no an teicneòlas a bhith agad gus modal mar seo a chruthachadh.
Leis gu bheil cha mhòr a h-uile eòlas air an t-saoghal anns na modailean sin, tha càileachd nan fhreagairtean agus an cruinneas àrd.
Airson raointean sònraichte, faodaidh cleachdadh teicneòlas ris an canar SFT(Supervised Fine-Tuning), no airson beagan dàta siostam RAG no teicneòlas semantic database, siostam stòr-dàta fiosrachaidh a chaidh a leasachadh le Clevi fhèin, cuideachadh le faighinn seachad air eas-bhuannachdan SLM a chaidh a ghleusadh.
Leis gu bheil an riaghaltas mothachail air cho cudromach ’s a tha na modailean bun-stèidh sin, tha e a’ toirt mòran taic dhaibh gun stad.
’S e am pròiseact National Representative AI a tha seo. ’S e am prìomh amas aig a’ phròiseact seo uachdranas didseatach a dhèanamh tèarainte.
Bha fios aig Clevi cuideachd mu na h-eas-bhuannachdan cunnartach a dh’fhaodadh èirigh nuair a thathar a’ cleachdadh mhodailean le còd fosgailte, agus mar sin leasaich sinn ar modailean gu neo-eisimeileach, bho chruinneachadh an dàta gu dealbhadh na h-ailtireachd.
An-dràsta, tha coileanadh aig modailean Clevi nach eil idir air dheireadh, eadhon nuair a thèid an coimeas ris na AI as cliùitiche san t-saoghal.
Gu h-àraidh leis gu bheil na modailean againn fhèin againn, chan eil Clevi fo bhuaidh nan duilgheadasan eisimeileachd a dh’fhaodadh èirigh nuair a thathar a’ cleachdadh mhodailean bhon taobh a-muigh.
Tha cur AI an sàs a’ fàs riatanach seach roghainneil. Ach tha e doirbh na toraidhean a tha thu ag iarraidh fhaighinn dìreach le bhith a’ gabhail ris an teicneòlas as ùire.
Chan eil fìor ùr-ghnàthachadh a’ tòiseachadh gus an tuigear crìochan an teicneòlais gu ceart agus gus an tèid an ro-innleachd as fheàrr a dhealbhadh a rèir àrainneachd agus amasan na buidhne againn.
Leis na teicneòlasan sònraichte aige, leithid a mhodail cànain mòr neo-eisimeileach agus an stòr-dàta semantic, tha Clevi a’ lùghdachadh nan deuchainnean agus mhearachdan agus nan cunnartan a bhios companaidhean a’ faighinn tro phròiseas cur AI an sàs.
San àm ri teachd, cumaidh sinn oirnn ag èisteachd ri guthan bhon raon agus nì sinn ar dìcheall a bhith nar com-pàirtiche AI anns am bi barrachd chompanaidhean earbsach. Tha sinn an dòchas gun cruthaich sibh fìor shoirbheachas gabhail ri AI còmhla ri CLEVI.