Mire jó a tuningolt LLM? – és miben különbözik a „sima” ChatGPT -től?

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) óriási lehetőségeket kínálnak a vállalatok számára a tudásmenedzsment, az automatizáció és a belső támogatás területén. Azonban egy ilyen AI-megoldás céges környezetben való bevezetése komoly kihívásokkal jár. A Deutsche Telekom IT Solutions Unmute All podcastjában Gál Máté, Digitalization and Automation Manager osztotta meg tapasztalatait azzal kapcsolatban, hogyan lehet sikeresen integrálni egy belső, ChatGPT-szerű megoldást.

Az LLM-ek vállalati környezetben való használatának feltételei

Ahhoz, hogy egy nagy nyelvi modell megfelelően működjön egy vállalaton belül, először is biztosítani kell, hogy hozzáférjen a céges tudásbázishoz, miközben a biztonsági előírások is maradéktalanul teljesülnek. Az LLM-ek eredetileg általános adathalmazokra épülnek, így önmagukban nem feltétlenül tudják kezelni egy adott vállalat belső szabályzatait, folyamatait és szaknyelvét. Ezért szükség van egy olyan rendszer kialakítására, amely az AI-t belső dokumentumokkal és adatbázisokkal egészíti ki, de közben garantálja, hogy érzékeny vagy titkos információk ne kerülhessenek illetéktelen kezekbe. A technikai infrastruktúrának is alkalmasnak kell lennie az AI működtetésére, hiszen egy nagy nyelvi modell hatalmas számítási kapacitást igényel.

Dokumentumok optimalizálása az AI számára

A céges dokumentumok gyakran módosításra szorulnak ahhoz, hogy az AI hatékonyan tudja értelmezni őket. A tapasztalatok szerint a hosszú, bonyolult mondatok és az inkonzisztens fogalmak megnehezítik az AI számára az információk pontos feldolgozását. Éppen ezért érdemes a belső dokumentációt strukturáltabbá tenni, világos címeket és alcímeket használni, valamint egységes terminológiát alkalmazni. A tartalomjegyzékek és metaadatok segítik az LLM-et abban, hogy gyorsabban és pontosabban találja meg a releváns információkat.

Az adatbiztonság kiemelt fontossága

A belső AI-megoldások egyik legfontosabb szempontja az adatbiztonság. Mivel egy ilyen rendszer vállalati adatokat kezel, szigorúan szabályozni kell, hogy ki milyen információhoz férhet hozzá. Az AI csak azokat a dokumentumokat dolgozhatja fel, amelyekhez az adott felhasználónak egyébként is van hozzáférése. Emellett kiemelten fontos az outputok ellenőrzése is, hiszen egy AI-modell hajlamos lehet nem kívánt vagy félrevezető válaszokat generálni. A megfelelő jogosultságkezelés és folyamatos monitoring elengedhetetlen ahhoz, hogy az AI biztonságosan működhessen.

Milyen előnyöket hoz egy belső ChatGPT-szerű megoldás?

Ha sikerül jól beállítani a rendszert, egy belső ChatGPT-szerű megoldás rengeteg előnnyel járhat. Az alkalmazottak gyorsabban és hatékonyabban juthatnak hozzá a munkájukhoz szükséges információkhoz, így kevesebb időt kell az ismétlődő kérdésekre fordítaniuk. Az AI segíthet például HR-ügyekben, IT-támogatásban vagy a vállalati szabályzatok értelmezésében, ezáltal csökkentheti a szakértő kollégák leterheltségét. Emellett egy jól működő AI-megoldás elősegíti a tudásmegosztást is, hiszen a belső dokumentáció könnyebben kereshetővé és hozzáférhetővé válik.

Milyen nehézségek merülhetnek fel?

A bevezetés során azonban több nehézség is felmerült. A legnagyobb kihívást a magyar nyelv jelentette, mivel a hosszú, összetett mondatok és a specifikus vállalati kifejezések kezdetben gondot okoztak az AI számára. További problémát jelentett, hogy az általános LLM-modellek a válaszokat valószínűségi alapon generálják, ami olykor pontatlan vagy irreleváns eredményekhez vezethet. Ennek kiküszöbölésére a Deutsche Telekom egy tudásgráfot épített be a rendszerbe, amely segít az információk pontosabb strukturálásában és visszakeresésében. Az is kiderült, hogy míg a belső AI remekül használható vállalati dokumentumok feldolgozására, külső összehasonlításokra – például a cég szervezeti struktúrájának más vállalatokéval való összevetésére – már nem alkalmas, hiszen a belső adatok feldolgozása közben nem fér hozzá külső adatokhoz.

Az Unmute All podcast beszélgetése rávilágított arra, hogy bár egy belső LLM-integráció jelentős előnyöket kínál, a siker érdekében alapos előkészítésre, folyamatos finomhangolásra és szigorú biztonsági intézkedésekre van szükség. Az AI nem csodaszer, de megfelelő beállítások mellett hatékony eszközzé válhat a vállalati működés támogatásában.

Hallgasd meg az Unmute All podcastunk legújabb epizódját itt: https://www.deutschetelekomitsolutions.hu/podcasts/mire-jo-a-tuningolt-llm-es-miben-kulonbozik-a-sima-chatgpt-tol/