Өткөн жылдын 24-октябрында Кореянын өнөр жайды интеллектуалдаштыруу ассоциациясынын (KOIIA) чакыруусу менен «2025-жылдагы орто ишканалардын негизги кадрларын өнүктүрүү академиясы, келечектеги өнөр жайга жооп кайтаруу стратегиясы боюнча семинарга» катышып, CLEVI компаниясынын башкы директору Ли Хванхо негизги баяндама жасады.
Биз «AI технологияларын киргизүү мисалдары жана DX боюнча практикалык стратегиялар» сессиясында «Physical AI колдонуу мисалдары жана RAG агенттерин киргизүү процессиндеги ийгиликсиздик факторлору менен жакшыртуу стратегиялары» деген темада баяндама жасадык.
Акыркы убакта AI агенттерине болгон кызыгуу өсүп жаткандыктан, AI технологияларын киргизүүнү карап жаткан компаниялардын саны да көбөйүүдө. Көптөгөн мекемелер менен компаниялар AI технологияларын буга чейин сыноо иретинде киргизип, иштетип жатканын билебиз.
Бирок тилекке каршы, көптөгөн компаниялар менен мекемелерде күтүлгөн ROI алынбай, PoC учурунда иштеген функциялар негизги долбоордо же иш жүзүндө туура жооп бербей же таптакыр иштебей калган учурлар абдан көп экени аныкталган.
Ушундай маалыматтардан улам көптөгөн компаниялар AI технологияларын шашылыш киргизүүдөн кооптонуп жатышат.
Бул баяндамада CLEVI компаниясынын башкы директору Ли Хванхо AI технологияларын шашылыш киргизүүнүн негизги ийгиликсиздик себептеринин бири болгон RAG системаларынын чектөөлөрүн, ошондой эле ачык булактуу моделдерди жана чакан LLM (SLM) моделдерин кеңири түшүндүрүп, буга чейинки киргизүү мисалдары эмне үчүн ийгиликсиз болгонун баяндады.
Анткени AI технологияларын колдонуунун негизги себеби — адамдардын ишин аткартып коюу же адамдардан жакшыраак натыйжа көрсөтөт деп күтүү.
Учурда AI технологияларын киргизген компаниялардын практикалык кызматкерлери AI жоопторунун сапатына ишене албай, жооптордун мазмунун ар бир жолу текшерүүгө аргасыз болуп, натыйжада жумушу көбөйүп жатканына нааразы болушууда.
Себеби көпчүлүк компаниялар ачык булактуу SLM моделдерин fine-tuning аркылуу ыңгайлаштырып, чечим катары колдонушат.
Интуитивдүү түрдө AI жаңы нерселерди үйрөнсө, акылдуураак болот деп ойлойбуз. Бирок AI жаңы билимди үйрөнгөндө, тескерисинче, мурунку эс тутумун, башкача айтканда, айрым параметрлердин салмактарын жоготот.
Андан да олуттуу көйгөй — кайсы маалыматты же билимди жоготкону эч кимге белгисиз болуп калат.
AI киргизүү аз ресурс талап кылган иш эмес болгондуктан, PoC этабынан тартып көптөгөн текшерүүлөрдү жүргүзгөн болушуңуз керек.
Эмне үчүн бул учурда мындай көйгөй пайда болгон жок? Албетте, бул максаттуу маалыматтар менен кайра окутулгандыктан болду.
Сандарды гана билген AI’га алфавитти үйрөтүп, андан кийин алфавитке байланыштуу гана суроолорду бергендиктен, анын жакшы жооп бериши табигый нерсе. Бирок иш жүзүндө ушундай белгилүү бир доменге адистешкен модель гана керекпи?
Биздин иш чөйрөбүз күн сайын жаңы шарттарга жана жаңы маалыматтарга туш болот. Бирок мурдагы билимдерди туш келди бузуу менен окутулган AI универсалдуулугун гана эмес, тактыгын да камсыздай албайт.
Демек, From-scratch Foundation ири тил моделине ээ болуу же мындай моделди түзө ала турган технологияга ээ болуу зарыл.
Анткени мындай моделдер дүйнөдөгү дээрлик бардык билимге ээ болгондуктан, жооптордун сапаты да, тактыгы да жогору болот.
Адистештирилген домендер үчүн SFT(Supervised Fine-Tuning) технологиясын колдонсо болот, ал эми аз көлөмдөгү маалыматтар үчүн RAG системасын же CLEVI тарабынан өз алдынча иштелип чыккан интеллекттик маалымат базасы системасы — семантикалык маалымат базасы технологиясын колдонуу менен, fine-tuning жүргүзүлгөн SLMдин кемчиликтерин жоюуга болот.
Өкмөт да мындай foundation моделдердин маанилүүлүгүн түшүнгөндүктөн, көптөгөн колдоолорду көрсөтүп жатат.
Бул — Улуттук флагмандык AI долбоору. Бул долбоордун эң чоң максаты санариптик эгемендүүлүктү камсыз кылуу болуп саналат.
Биз, CLEVI, ачык булактуу моделдерди колдонууда пайда болгон олуттуу кемчиликтерди билгендиктен, маалыматтарды чогултуудан тартып архитектураны долбоорлоого чейин баарын өз алдынча иштеп чыгып, CLEVI моделдерин окуттук.
Учурда CLEVI моделдери дүйнөдөгү алдыңкы AI системалары менен атаандашканда да эч кем калышпаган көрсөткүчтөргө ээ.
Айрыкча, өз моделдерибизге ээ болгондуктан, тышкы моделдерди колдонууда пайда болушу мүмкүн болгон көз карандылык маселеси CLEVIге тиешелүү эмес.
Эми AI киргизүү тандоо эмес, зарылдыкка айланып жатат. Бирок жөн гана эң акыркы технологияны киргизүү менен каалаган натыйжага жетүү кыйын.
Чыныгы инновация технологиянын чектөөлөрүн так түшүнүп, уюмубуздун шарттарына жана максаттарына ылайык оптималдуу стратегияны түзгөндө гана башталат.
CLEVI өзүнүн ири тил модели жана семантикалык маалымат базасы сыяктуу айырмаланган технологиялык мүмкүнчүлүктөрү аркылуу ишканалардын AI киргизүү процессинде туш болгон сыноолорун жана тобокелдиктерин минималдаштырат.
Мындан ары да биз иш жүзүндөгү кызматкерлердин үнүнө кулак салып, көбүрөөк ишканалар ишене ала турган AI өнөктөш болуу үчүн болгон күчүбүздү жумшайбыз. AI’ды киргизүүнүн чыныгы ийгилигин CLEVI менен бирге жаратыңыз.