قبل بضعة أشهر ، قدمت Microsoft Tuning Copilot ، مما يوفر لعملائها وسيلة لاستخدام أدوات منخفضة الرمز في Microsoft Copilot Studio للاستفادة من “الوصفات” ذات الأدوات التلقائية التي تم تدريبها على بيانات المؤسسة.
في حين أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GENAI) تميل إلى أن تكون مرتبطة بنماذج الذكاء الاصطناعى التي يتم تدريبها على مساحات شاسعة من المعلومات العامة على منصات الإنترنت والوسائط الاجتماعية ، فإن الشركات تحتاج إلى نماذج تفهم بياناتها وعملياتها الداخلية ، وهذا هو التركيز الحالي على موفري الذكاء الاصطناعي منظمة العفو الدولية التجارية.
تهدف هذه المنتجات إلى توفير نظام الذكاء الاصطناعى الذي هو خاص في قطاع الصناعة مقارنة بالنماذج المعممة للغاية التي تم تدريبها على بيانات الإنترنت المتاحة بحرية. من الناحية النظرية ، يجب أن يعانون أقل من الهلوسة التي تصيب نماذج الذكاء الاصطناعى الأكثر عمومية وتتناسب بشكل أوثق مع طريقة عمل الأعمال.
رانفير تشاندرا ، نائب الرئيس ومدير المنتجات الجماعية للتجارب والأجهزة في Microsoft ، نشر في مدونة: “أدوات الذكاء الاصطناعى مدعومًا من خلال Box LLMS [large language models] و استرجاع الجيل المعزز قد لا يفهم دائمًا عملك من حيث العمليات المحددة والمصطلحات والأناقة. ” وادعى أن مقاربة Microsoft لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعى للأعمال التجارية كانت تقليل التعقيد المرتبط غالبًا بمشاريع ضبطها.
أحد العملاء في برنامج توليف Microsoft 365 Copilot (M365) هو شركة المحاسبة Ernst & Young. وقالت مارنا ريكر ، نائبة الرئيس العالمي للضرائب في الشركة ، إن الشركة تدمج LLM في مجال الضرائب مع معرفتها للمؤسسات وخبرة مستشاريها الضريبيين عبر M365 لتقديم خدمة ضريبية معززة للسوق. وأضافت: “يعمل هذا التآزر على تحسين جودة الخدمة ، ويقوم بتقدم الضرائب والبحوث القانونية بشكل كبير مع المعرفة والذكاء ذات الصلة المتاحة بسهولة في M365 حيث يعمل الناس بالفعل”.
وفقًا لتوقعات من Gartner ، فإن سوق نماذج Genai المتخصصة سوف تزيد عن 2.5 مليار دولار بحلول عام 2026. في حين أن هذا أصغر بكثير من توقعات Gartner من قبل Gartner لنماذج Genai العامة ، إلا أنه يوضح أن هناك طلبًا في الأعمال التجارية لهذه التكنولوجيا.
وقال روبرتا كوزا ، كبير المديرين في غارتنر ، إن كبار مقدمي الذكاء الاصطناعى يقومون بصياغة نماذجهم لأن هذا هو المكان الذي تتحرك فيه المؤسسات. وقالت إن مشتري المؤسسات يقدرون العمل مع مزود تقنية موثوق به ، لكنهم يحتاجون أيضًا إلى أدوات مقرها في Genai للاستجابة لشيء خاص بمجالهم. وقالت: “ما نراه في الواقع هو نماذج خاصة بالمجال”.
لاحظت Cozza أن العديد من هذه الأشياء تبدأ بالفعل من نماذج المصادر المفتوحة كقاعدة ، وغالبًا ما يتم نشرها كنماذج لغة صغيرة (SLM) ، والتي توفر كفاءة من حيث تكاليف توفير الموارد ، ولكنها توفر أيضًا تحكمًا أفضل لأنه يمكن تدريبها على بيانات المؤسسة الخاصة.
يمكن لـ Genai تقديم قيمة ، لكن قادة المؤسسة التي تحدثت عنها يقولون إنهم يريدون تدريبها على المشكلات والبيانات ومحتوى الصناعة المحددة التي تعمل فيها. في حين أن أمثال Microsoft ومقدمي الاستشارات الرئيسيين في تكنولوجيا المعلومات ، يجب أن يعتبروا عروضهم التجارية البديلة. وقال كوزا: “إنهم بحاجة إلى وضع بياناتهم الملكية في أيدي منشئ النموذج أو مزود خدمة تكنولوجيا المعلومات”.
وأضافت: “لقد خفضت الحواجز التي تحول دون الدخول باستخدام نماذج المصدر المفتوح الأساسي كثيرًا ، لذلك رأينا الكثير من مقدمي الذكاء الاصطناعى الأصغر مساعدة العملاء الكبار في طرازهم الصغير”. “يمكنهم تقطير إما نموذج خاص مثل ChatGpt ، لكن الكثير منهم يبدأون بـ Meta’s Llama ، وفي أوروبا ، نرى Mistral كنقطة انطلاق.”
بينما تتم إدارة 90 ٪ من نماذج GENAI من قبل عدد قليل من مقدمي الخدمات الرئيسيين ، قال Cozza إن Gartner يقومون بإجراء استفسارات من صانعي القرار الذين يحتاجون على وجه التحديد إلى نشر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعى الأوروبية كحماية تخزن التغير في البيئة الجيوسياسية المتطايرة التي يحتاجون إليها. قانون الاتحاد الأوروبي منظمة العفو الدولية.
وقالت: “تطبيقات وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعى التي تعتبر عالية الخطورة هي تلك التي ستحتاج إلى تنظيمها والامتثال لقانون الاتحاد الأوروبي”. “لكن هذا يغطي نماذج الحدود التي يتم تدريبها على بيانات الإنترنت.”
وقال كوزا إن النماذج المبنية على البيانات الداخلية للشركة و SLMs ، والتي يمكن تفسيرها ، أقل عرضة لتتطلب التدقيق التنظيمي. وأضافت: “تدريب الذكاء الاصطناعى وإنشاء شيء أكثر خاصة بالمجال يحسن الامتثال العام لأنه يمكنك جعلها الامتثال للسياسات أو اللوائح”.
أدوات مثل M365 توليف Copilot سيساعد حتماً على خفض الحاجز أمام دخول قادة تكنولوجيا المعلومات الذين تم تكليفهم بتوفير إمكانيات Genai التي يمكن أن تضيف قيمة الأعمال ، ولكن SLMs توفر نهجًا بديلاً يمكن أن يقدم قابلية للشرح والامتثال بسهولة أكبر مع قانون AI في الاتحاد الأوروبي.
