Günümüzün iş ortamlarında bir Yüksek Lisans'ın gücü, modelin kendisinden ziyade üzerinde eğitim aldığı verilerin kalitesiyle belirlenir. Böylece CRM verileri potansiyel müşterilerin davranışlarını tahmin edebilir ve bir satışı kapatmak için sonraki adımları tanımlayabilir; Sorunları önceden tahmin etmek için destek bildirimlerinin akışını analiz edin veya riskleri daha doğru bir şekilde değerlendirin ve örneğin hukuk ekiplerinin saatlerce süren soruşturmalarından tasarruf edin.
Ancak aynı veriler yanlış ellere geçerse çok büyük hasara da neden olabilir. Bir rakip bunları kendi LLM'sine dahil edebilir ve bunları rekabet avantajı elde etmek veya müşteri güvenini sarsmak için kullanabilir. Veri sızıntıları, modelin herhangi bir teknik yönünü, eğitim tekniklerini, mimarisini veya parametre sayısını gölgede bırakarak olası faydalarından daha büyük bir risk haline gelir.
Bu uygulamalar, genel İnternet verileri üzerinde eğitilenlerden daha verimli ve daha doğru sonuçlar üreten özel, seçilmiş verilerin kullanımına dayandığından, LLM'lerde gizliliği öncelikli bir yaklaşım benimsemek önemlidir. Liderler gizlilik ve güvenlik yönetimine aktif olarak katılmalıdır. Bunu göz ardı etmek, iş veya müşteri verilerinde büyük hatalara yol açabilir.
Bu anlamda şirketler ihtiyaç duyulana kadar bunları korumak ve saklamak için çeşitli mimari stratejiler kullanmışlardır.
En popüler olanı, modelin özel verileri gerçek zamanlı olarak, ancak indirmeden sorguladığı yerleri tanımladığı Kurtarma Artırılmış Üretimdir (RAG). Örneğin, şirketin tüm bilgi tabanını LLM'de saklamak yerine, bir müşteri bir soru sorduğunda dahili bir sorun giderme kılavuzuna başvurması istenir ve yanıtta ince ayar yapmak için geçmişi de birleştirir.
Daha spesifik bir yaklaşım da ince ayardır. Bu durumda şirketler modellerini operasyonlarına özel özenle seçilmiş verilerle kalibre ederler. Ortaya çıkan LLM, işin özelliklerini, karar mantığını, kelime dağarcığını ve organizasyon yöntemlerini derinlemesine inceleyebilir. Bu en iyi şekilde, aşağıdaki gibi etkili teknikler kullanılarak yönetilmesi ve optimize edilmesi daha kolay olan küçük veya orta ölçekli LLM'lerle yapılır: adaptörler herhangi biri LoRa (uzun menzilli)Gecikmeyi azaltan, verimliliği artıran ve maliyetleri azaltan.
Ancak son yıllarda belki de en çok konuşulan mimari yenilik, üretken yapay zekanın kurumsal yazılımın geri kalanıyla entegrasyonunun hızını belirleyen Model Bağlam Protokolü (MCP) olmuştur. Anthropic tarafından 2024 yılında geleneksel API'lerin yerini almak üzere oluşturulan MCP, sistemler arasındaki iletişimi büyük ölçüde basitleştirir. Geliştiricilerin AI ile diğer programlar arasındaki her etkileşim noktası için kod yazmak zorunda kalması yerine LLM, veri alışverişini neredeyse “kopyala ve yapıştır” gibi yönetmek için MCP'li bir sunucuya doğrudan bağlanır.
Elbette, MCP sunucuları üretime taşındığında birden fazla aracı ve kullanıcıya sahip, güvenlik, izleme ve sürekli yönetim gerektiren, hiçbiri ücretsiz ya da kolay olmayan dağıtılmış sistemler haline gelir.
Bir yanıt yazın