Өнгөрсөн 10 дугаар сарын 24-нд Солонгосын аж үйлдвэрийн оюунжуулалтын нийгэмлэгийн (KOIIA) урилгаар “2025 оны дунд хэмжээний аж ахуйн нэгжүүдийн гол ажилтнуудыг хөгжүүлэх академи, ирээдүйн аж үйлдвэрт хариу арга хэмжээ авах стратегийн семинар”-т оролцож, CLEVI-ийн гүйцэтгэх захирал Ли Хван Хо үндсэн илтгэл тавилаа.
Бид “AI технологи нэвтрүүлсэн тохиолдлууд болон DX-ийн практик стратеги” сэдэвт хуралдаанд “Physical AI ашигласан тохиолдлууд, RAG агент нэвтрүүлэх явцад гарсан бүтэлгүйтлийн хүчин зүйлс болон сайжруулах стратеги” сэдвээр оролцлоо.
Сүүлийн үед AI агентын талаарх сонирхол нэмэгдэж байгаатай холбоотойгоор AI нэвтрүүлэх талаар бодож буй компаниудын тоо мөн өсөн нэмэгдэж байна. Олон байгууллага, компани AI-г туршилтаар нэвтрүүлэн ажиллуулж байгаа гэж бид ойлгож байна.
Гэвч харамсалтай нь олон компани, байгууллагад хүссэн ROI нь гарахгүй байх, эсвэл PoC үе шатанд ажиллаж байсан функцууд үндсэн төсөл болон бодит ажлын талбарт зохих хариулт өгөхгүй, эсвэл огт ажиллахгүй байх тохиолдол маш олон байгааг судалгаагаар тогтоосон.
Ийм мэдээллүүдийн улмаас олон компани AI-г яаран нэвтрүүлэхээс болгоомжилж байна.
Энэ удаагийн лекцээр CLEVI-ийн гүйцэтгэх захирал Ли Хван Хо яаран AI нэвтрүүлэхийн гол шалтгаануудын нэг болох RAG системийн хязгаарлалтууд, мөн нээлттэй эхийн загварууд болон жижиг LLM (SLM)-ийн талаар дэлгэрэнгүй тайлбарлаж, өмнөх нэвтрүүлэлтийн тохиолдлууд яагаад бүтэлгүйтсэнийг тайлбарлалаа.
Эцсийн дүндээ AI-г ашиглах болсон шалтгаан нь хүний ажлыг орлуулах эсвэл хүнээс илүү гүйцэтгэл үзүүлнэ гэж хүлээж байгаатай холбоотой юм.
Одоогоор AI нэвтрүүлсэн компаниудын практик ажилтнууд AI-ийн хариултын чанарт итгэж чадахгүй байгаа тул AI-ийн хариултыг нэг бүрчлэн шалгах шаардлагатай болж, улмаар ажлын ачаалал нь нэмэгдэж байна гэсэн гомдол олноор гарч байна.
Шалтгаан нь ихэнх компани нээлттэй эхийн SLM загварыг нарийн тохируулан шийдэл болгон ашиглаж байгаад оршдог.
Зөн совингоор AI шинэ зүйл сурвал илүү ухаалаг болно гэж боддог ч үнэн хэрэгтээ AI-д шинэ мэдлэг заах үед өмнөх дурсамж, өөрөөр хэлбэл дурын параметрийн жингээ алдахад хүрдэг.
Илүү ноцтой асуудал нь ямар мэдээлэл, мэдлэгээ алдсаныг хэн ч мэдэхгүй болдогт оршино.
AI нэвтрүүлэхэд бага хэмжээний нөөц шаардагддаггүй тул PoC үеэс эхлэн олон талын баталгаажуулалт хийсэн байх.
Гэвч яагаад энэ үед ийм асуудал гараагүй вэ? Учир нь зорилтот мэдээллээр дахин сургасан байсан юм.
Зөвхөн тоо мэддэг AI-д цагаан толгойн үсгүүдийг зааж, дараа нь зөвхөн цагаан толгойн үсгүүдтэй холбоотой асуулт асуусан тул хариултыг сайн өгсөн нь мэдээж. Гэхдээ бодит талбарт зөвхөн ийм тодорхой домэйнд мэргэшсэн загвар хэрэгтэй гэж үү?
Манай бодит орчин өдөр бүр шинэ нөхцөл байдал, шинэ өгөгдөлтэй тулгардаг. Гэвч өмнөх мэдлэгийг санамсаргүйгээр устган байж сургасан AI нь ерөнхий хэрэглээний байдал төдийгүй нарийвчлалаа ч баталгаажуулж чаддаггүй.
Тиймээс From-scratch Foundation аварга хэлний загварыг эзэмшсэн байх, эсвэл ийм загвар бүтээх технологитой байх шаардлагатай.
Учир нь эдгээр загвар дэлхийн бараг бүх мэдлэгийг агуулдаг тул хариултын чанар төдийгүй нарийвчлал нь ч өндөр байдаг.
Мэргэшсэн домэйнд SFT(Supervised Fine-Tuning) хэмээх технологийг ашиглах, эсвэл бага хэмжээний өгөгдөлд RAG систем буюу CLEVI-ийн өөрийн хөгжүүлсэн Intelligence Database систем болох Semantic Database технологийг ашигласнаар fine-tuning хийсэн SLM-ийн сул талыг нөхөж болно.
Ийм foundation model-ийн ач холбогдлыг төр засаг ч мэддэг учраас ихээхэн дэмжлэг үзүүлж байна.
Энэ бол Үндэсний төлөөлөгч AI төсөл юм. Энэхүү төслийн хамгийн том зорилго нь дижитал бүрэн эрхт байдлыг хангах явдал байх.
Манай CLEVI ч мөн open-source model ашиглах үед гардаг ноцтой сул талыг мэддэг байсан тул өгөгдөл цуглуулахаас эхлээд архитектурын загварчлал хүртэл бүхнийг бие даан хөгжүүлж, CLEVI-ийн загваруудыг сургасан.
Одоогоор CLEVI-ийн загварууд дэлхийн шилдэг AI-уудтай өрсөлдсөн ч огт хоцрохгүй гүйцэтгэлтэй байна.
Ялангуяа өөрийн загварыг эзэмшдэг тул гадаад загвар ашиглах үед үүсэж болох хамаарлын асуудал CLEVI-д хамаарахгүй.
Одоо AI нэвтрүүлэх нь сонголт бус зайлшгүй шаардлага болж байна. Гэвч зөвхөн хамгийн сүүлийн үеийн технологийг нэвтрүүлснээр хүссэн үр дүнд хүрэхэд хэцүү.
Жинхэнэ инноваци нь технологийн хязгаарлалтыг зөв ойлгож, байгууллагынхаа орчин, зорилгод нийцсэн оновчтой стратегийг боловсруулах үед л эхэлдэг.
CLEVI нь өөрийн аварга хэлний загвар, Semantic Database зэрэг ялгарах технологийн чадавхаараа байгууллагууд AI нэвтрүүлэх явцдаа тулгардаг туршилт, алдаа болон эрсдэлийг хамгийн бага түвшинд хүргэж байна.
Hanohy hihaino ny feon’ireo eny ifotony izahay ary hiezaka mafy mba ho lasa mpiara-miombon’antoka amin’ny AI azon’ny orinasa maro kokoa itokisana. Enga anie ka hiara-hamorona ny tena fahombiazan’ny fampidirana AI amin’i CLEVI ianareo.