Mindenki a ChatGPT-ről, a Claude-ról vagy a Gemini-ről beszél, a kis nyelvi modellek csendben, de annál eredményesebben törnek előre a vállalati felhasználásban. A pénzügyi szektorban különösen jól kamatoztathatók ezek az eszközök, mivel hatékonyan támogatják a gyors, pontos és biztonságos adatfeldolgozást, a csalásmegelőzést és a megfelelőség biztosítását. A SUSE szakértői szerint a kis nyelvi modellekkel a pénzügyi intézmények csökkenthetik működési költségeiket, miközben nagyobb biztonságot garantálhatnak az adataik számára, és megalapozottabb döntéseket hozhatnak.
A nagy nyelvi modellekről (Large Language Model – LLM) sokkal többet beszélnek, mint a kis nyelvi modellekről (Small Language Model – SLM), pedig ezek is fontos szerepet töltenek be a vállalatok AI-stratégiájában. A kis nyelvi modellek jóval kevesebb paraméterrel működnek, mint nagyobb testvéreik. Ezek azok a belső beállítások, amelyeken a modell módosít a tanulás során, hogy egyre pontosabb válaszokat tudjon adni. Minél több paraméterrel dolgozik egy modell, annál összetettebb feladatokat tud kezelni, de ezzel együtt az erőforrásigénye is megnő.
Kicsi a bors, de mire jó?
A kisebb modellek költség- és időhatékonyabban használhatók, mint az LLM-ek. Ezek a megoldások kevesebb számítási kapacitást igényelnek, ezért gyorsabb a működésük, így olcsóbban és fenntarthatóbban üzemeltethetők. Emellett az SLM-ek egyszerűen futtathatók helyi szervereken vagy privát felhőkben, ami az adatvédelem szempontjából is előnyös. A kis nyelvi modellek gyorsabban betaníthatók, mint nagy társaik, ami lehetővé teszi, hogy az AI-mérnökök rövidebb idő alatt több modellt teszteljenek és finomhangoljanak, felgyorsítva ezzel a fejlesztést és az optimalizálást.
Kis kapacitás, nagy előny – helyben
Bizonyos üzleti területeken azért népszerűek az SLM-ek, mert könnyen testre szabhatók egy-egy konkrét feladatra. Olyan esetekben működnek kifejezetten hatékonyan ezek a megoldások, ahol a rövid válaszidő és a szaktudás fontosabb, mint az összetett kérdések kezelése – ez utóbbi továbbra is a nagy nyelvi modellek erőssége.
Különösen hasznosnak bizonyulnak az SLM-ek a pénzügyi területeken, mivel jól támogatják a nagy mennyiségű tranzakciós adat feldolgozását, képesek kiszűrni a gyanús mintázatokat, és segítik a megfelelőség biztosítását. Értékes segítséget nyújthatnak a szerződések és a jogi dokumentumok automatikus elemzésében, az ügyfelek átvilágításában, a csalásmegelőzésben, a hitelkockázat-értékelésben, valamint a személyre szabott befektetési tanácsadásban. Mivel helyben futtathatók, nagyobb biztonságot garantálnak az adatok számára, ami kulcsfontosságú a pénzügyi szektorban.
Megbízható alap a vállalati AI-stratégiához
Ha egy vállalat szeretne kis nyelvi modelleket beépíteni az AI-stratégiájába, a SUSE AI stabil és rugalmas alapot nyújt hozzá. A megoldás lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy biztonságos platformon futtassák AI-modelljeiket, beleértve az SLM-eket is. A cégek ráadásul a modellek betanításához használt, érzékeny adataikat is biztonságban kezelhetik az eszköznek köszönhetően, miközben teljes kontrollt kapnak az AI-megoldások telepítéséhez és testre szabásához.
A szervezetek abban is biztosak lehetnek, hogy a SUSE AI használatával a jövő kihívásainak is képesek lesznek megfelelni. A SUSE ugyanis garantálja a megbízható működést és a kompatibilitást a legújabb MI-technológiákkal, ami különösen fontos olyan környezetekben, ahol az AI-infrastruktúrának tartania kell a lépést a gyorsan változó üzleti igényekkel.