24 қазанда Кореяның өнеркәсіпті зияттандыру қауымдастығының (KOIIA) шақыруымен «2025 жылғы орта кәсіпорындардың негізгі кадрларын дамыту академиясы, болашақ индустрияларға жауап беру стратегиясы семинарына» қатысып, CLEVI бас директоры Ли Хван Хо негізгі баяндама жасады.
Біз «AI технологияларын енгізу мысалдары және DX бойынша практикалық стратегиялар» сессиясында «Physical AI қолдану мысалдары және RAG агентін енгізу үдерісіндегі сәтсіздік факторлары мен жетілдіру стратегиялары» тақырыбында баяндама жасадық.
Соңғы уақытта AI агенттеріне қызығушылық артқан сайын, AI технологияларын енгізуді қарастырып жатқан компаниялардың саны да көбейіп келеді. Көптеген мекемелер мен компаниялардың AI технологияларын сынақ ретінде енгізіп, қолданып жатқанын білеміз.
Алайда, өкінішке қарай, көптеген компаниялар мен мекемелерде күтілген ROI алынбайды немесе PoC кезеңінде жұмыс істеген функциялар негізгі жобаға немесе нақты жұмыс орнына енгізілгенде дұрыс жауап бермейді не мүлде жұмыс істемейді.
Осындай ақпаратқа байланысты көптеген компаниялар AI технологияларын асығыс енгізуден тартынуда.
Осы дәрісте CLEVI бас директоры Ли Хван Хо AI технологияларын асығыс енгізудің негізгі сәтсіздік себептері болып табылатын RAG жүйесінің шектеулері, сондай-ақ ашық бастапқы кодты модельдер мен шағын LLM (SLM) туралы егжей-тегжейлі түсіндіріп, алдыңғы енгізу мысалдарының неліктен сәтсіз болғанын баяндады.
Түптеп келгенде, AI технологиясын адамдардың жұмысын атқаруы немесе адамнан жақсы нәтиже көрсетуі үшін қолданамыз деп күтеміз.
Алайда AI технологиясын енгізген компаниялардың қазіргі практикалық мамандары AI жауаптарының сапасына сене алмай, жауаптардың мазмұнын қайта-қайта тексеруге мәжбүр болғандықтан, керісінше жұмыс көлемі артқанына шағымдануда.
Мұның себебі – компаниялардың көпшілігі ашық бастапқы кодты SLM моделін fine-tuning арқылы бейімдеп, шешім ретінде пайдаланады.
Интуитивті түрде AI жаңа нәрсені үйренсе, ақылдырақ болады деп ойлаймыз. Алайда AI-ға жаңа білім үйреткенде, ол бұрынғы жадынан, яғни кездейсоқ параметрлік салмақтарынан айырылып қалады.
Бұдан да күрделі мәселе – қандай ақпарат немесе білім жоғалғанын ешкім білмей қалатынында.
AI енгізу шағын ресурсты қажет ететін іс емес, сондықтан PoC кезеңінен бастап көптеген тексеру жүргізген боларсыздар.
Неліктен дәл осы кезде мұндай мәселе туындамады? Себебі, әрине, мақсатты ақпаратпен қайта оқытылды.
Тек сандарды білетін AI-ға алфавитті үйретіп, кейін тек алфавитке қатысты сұрақтар қойғандықтан, оның жақсы жауап беруі заңды. Алайда нақты ортада осындай белгілі бір салаға ғана бейімделген модельдер қажет пе?
Біздің нақты жұмыс ортамыз күн сайын жаңа жағдайлар мен жаңа деректерге тап болады. Алайда бұрынғы білімін кездейсоқ жойып отырып оқытылған AI әмбебаптықты былай қойғанда, дәлдікті де қамтамасыз ете алмайды.
Сондықтан From-scratch Foundation аса ірі тілдік моделіне ие болу немесе осындай модельді жасай алатын технология қажет.
Өйткені мұндай модельдерде әлемдегі барлық дерлік білім бар, сондықтан жауап сапасы да, дәлдігі де жоғары.
Мамандандырылған салада SFT(Supervised Fine-Tuning) технологиясын қолдануға болады, ал деректер аз болған жағдайда RAG жүйесін немесе CLEVI әзірлеген интеллект дерекқоры жүйесі — семантикалық дерекқор технологиясын пайдалану арқылы fine-tuning жасалған SLM кемшіліктерін еңсеруге болады.
Үкімет те осындай іргелі модельдердің маңыздылығын түсінетіндіктен, ауқымды қолдау көрсетіп келеді.
Бұл — ұлттық AI жобасы. Бұл жобаның ең үлкен мақсаты цифрлық егемендікті қамтамасыз ету болмақ.
CLEVI де ашық бастапқы кодты модельдерді пайдаланудың өзіне тән аса маңызды кемшіліктерін білгендіктен, деректерді жинаудан бастап архитектураны жобалауға дейін бәрін дербес әзірлеп, CLEVI модельдерін оқытты.
Қазіргі таңда CLEVI модельдерінің әлемдегі жетекші AI жүйелерімен бәсекелескеннің өзінде еш қалыспайтын өнімділігі бар.
Әсіресе өз модельдерімізге ие болғандықтан, сыртқы модельдерді пайдаланған кезде туындауы мүмкін тәуелділік мәселесі CLEVI-ге қатысы жоқ.
Енді AI енгізу таңдау емес, қажеттілікке айналып келеді. Алайда жай ғана ең соңғы технологияны енгізу арқылы қалаған нәтижеге қол жеткізу қиын.
Шынайы инновация технологияның шектеулерін дәл түсініп, ұйымымыздың ортасы мен мақсаттарына сай оңтайлы стратегия құрған кезде ғана басталады.
CLEVI өзінің бірегей аса ірі тілдік моделі, семантикалық дерекқоры және басқа да ерекшеленетін технологиялық мүмкіндіктері арқылы кәсіпорындардың AI енгізу барысында кездесетін сынақтары мен тәуекелдерін барынша азайтып келеді.
Бұдан былай да біз жұмыс орнындағы пікірлерге құлақ асып, көбірек компания сенім арта алатын AI серіктесі болу үшін бар күшімізді саламыз. AI енгізудің шынайы табысын CLEVI-мен бірге жасаңыз.