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GTC23 | 彌補不足:大型語言模型借企業數據之力變得更加智能

NVIDIA英偉達企業解決方案 ? 來源:未知 ? 2023-03-25 09:10 ? 次閱讀

NVIDIA NeMo 服務幫助企業將大型語言模型與其專有數據相結合,賦能智能聊天機器人、客戶服務等更多應用。

如今的大型語言模型知識淵博,但它們的工作方式有點像時間膠囊——所收集的信息僅限于第一次被訓練時所使用的數據。例如,如果在一年前進行訓練,那么驅動 AI 聊天機器人的大型語言模型就不會知道最近的產品或者服務。

通過最近發布的 NVIDIA AI Foundations 云服務系列中的 NVIDIA NeMo 服務,企業可以很好地填補這一缺口。企業用戶可以使用專有數據來增強他們的大型語言模型,從而能夠經常更新模型的知識庫,而不必從頭開始重新訓練這些模型。

NeMo 服務中的這一新功能使大型語言模型能夠從專有數據源中檢索準確的信息,并為用戶查詢生成類似人類的對話式答案。有了這一功能,企業可以使用 NeMo 為其應用程序定制能夠定期更新、擁有特定領域知識的大型語言模型。

這可以幫助企業跟上庫存、服務等領域不斷變化的形勢,解鎖高精度人工智能聊天機器人、企業搜索引擎和市場情報工具等功能。

NeMo 包括為語言模型的響應引用來源的能力,從而增加用戶對輸出的信任。使用 NeMo 的開發人員還可以設置護欄來定義人工智能的專業領域,從而更好地控制生成的響應。

Quantiphi 是一家以 AI 為先的數字工程解決方案和平臺公司,也是 NVIDIA 的服務交付合作伙伴之一。它正在與 NeMo 合作,構建一個名為 baioniq 的模塊化生成人工智能解決方案,幫助企業構建定制的大型語言模型,以提高工人的生產力。其開發團隊正在創建一些工具,使用戶可以在幾秒鐘內搜索非結構化文本、圖像和表格中的最新信息。

為“暗數據”帶來光明

分析師估計,大約有三分之二的企業數據沒有被開發。這些信息被稱為“暗數據”,它們未被開發的原因之一是很難從大量數據中收集到有意義的洞察。現在,有了 NeMo,企業可以使用自然語言提示從這些數據中獲取洞察。

NeMo 可以幫助企業建立能夠從不斷變化的知識庫中學習并做出反應的模型,無論該模型最初使用什么數據集進行訓練。開發人員不需要為了新的信息而重新訓練模型,只需要更新一個數據庫作為該模型的記憶庫即可。新增加的信息可以被添加到這個數據庫中,而不需要修改大型語言模型在語言處理和文字生成方面的核心能力。

企業還可以設置護欄來定義人工智能的專業領域,生成式 AI 應用將不會對專業領域外的話題發表觀點或意見。

掀起新一輪企業生成式 AI 應用的熱潮

通過使用業務數據定制大型語言模型,企業可以使他們的 AI 應用變得敏捷、快速響應:

  • 聊天機器人:許多企業已使用 AI 聊天機器人在網站上與客戶保持基礎的互動。通過 NeMo,企業可以構建所在專業領域的虛擬專家。

  • 客戶服務:企業可以使用最新產品的細節來更新 NeMo 模型,幫助現場服務人員運用最新信息,更加輕松地回答客戶的問題。

  • 企業搜索:企業擁有非常豐富的資料,包括技術文檔、公司政策和 IT 支持文檔等。員工可以使用一個由 NeMo 驅動的內部搜索引擎,更快、更容易地檢索信息。

  • 市場情報:金融行業需要收集關于全球市場、上市公司和經濟趨勢的洞察。通過將大型語言模型連接到定期更新的數據庫,投資者和其他專家可以從大量信息中快速識別出有用的細節,比如監管文件、財報電話會議錄音或財務報表等。

想在應用中添加生成式 AI 功能的企業可以申請搶先體驗 NeMo 服務。(https://developer.nvidia.com/nemo-llm-service-early-access)

點擊“閱讀原文”,觀看 NVIDIA 創始人兼首席執行官黃仁勛 NVIDIA GTC 主題演講中關于 NVIDIA AI Foundations 的部分。

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