Ramprakash Ramamoorthy, Director of AI Research, ManageEngine si interroga sulla sfida che ha l’integrazione dei large language model all’interno dell’IT aziendale.
Il mondo delle imprese sta attraversando una trasformazione guidata dai rapidi progressi dell’intelligenza artificiale. In particolare nell’ambito dei large language model (LLM). A livello globale, le aziende sono sempre più consapevoli del potenziale che gli LLM hanno di rivoluzionare le loro operazioni, dal miglioramento delle interazioni con i clienti all’ottimizzazione dell’analisi dei dati. Promuovendo l’innovazione e acquisendo un vantaggio competitivo. Tuttavia, l’integrazione degli LLM nell’IT aziendale pone sfide significative. Un fattore critico per il successo è il concetto di “giusto dimensionamento“. Ovvero la selezione o lo sviluppo di LLM di dimensioni e configurazione ottimali per soddisfare specifiche esigenze aziendali.
La sfida del large language model
I partner di canale, che svolgono un ruolo cruciale nell’adozione della tecnologia, spesso incontrano difficoltà in questo ambito. Al centro dell’attuale rivoluzione dell’AI ci sono gli LLM addestrati su molteplici data set, spesso composti da miliardi o migliaia di miliardi di parametri. La loro architettura, basata su reti di trasformazione, consente loro di eseguire numerose attività basate sul linguaggio naturale. Ad esempio come la generazione di testi, la traduzione e l’analisi del sentiment. Sebbene la loro scalabilità contribuisca a offrire potenti capacità, comporta anche sfide in termini di risorse computazionali per il loro addestramento e implementazione.
Cosa è lo small language model
A differenza di questi modelli di grandi dimensioni e di uso generale, il concetto di “micro LLM”, o più propriamente small language model, è quello di modelli specializzati progettati per domini o attività particolari. Spesso versioni perfezionate di modelli più grandi, gli small language model si allineano più strettamente alle esigenze specifiche del settore o del cliente. Questi modelli offrono vantaggi come una maggiore accuratezza del dominio, minori costi di calcolo, latenza ridotta e maggiore salvaguardia dei dati grazie all’implementazione locale.
Il ruolo dei partner di canale
Per i partner di canale, comprendere e utilizzare una strategia di acquisto e sviluppo che combina modelli fondamentali con modelli più piccoli e perfezionati può garantire un’implementazione rapida e rischi ridotti. Gli LLM possono anche essere categorizzati in base alla formazione e ai casi d’uso, includendo modelli di uso generale, modelli orientati all’istruzione e modelli orientati al dialogo. Il concetto di dimensionamento corretto degli LLM è fondamentale per le aziende che mirano a sfruttare efficacemente questa tecnologia.
Si tratta di selezionare modelli che bilanciano dimensioni, complessità e dati di training per soddisfare le esigenze aziendali senza incorrere in un utilizzo non necessario di risorse. Infatti, contrariamente alla convinzione che “più grande è sempre meglio“, modelli specializzati di dimensioni minori spesso svolgono compiti specifici in modo più efficiente. Questo approccio strategico non solo riduce i costi e il consumo energetico, ma garantisce anche un’integrazione sostenibile dell’AI nei sistemi aziendali. Tra gli strumenti di IT Management di ManageEngine, gli LLM di dimensioni adeguate possono rendere più efficienti diverse operazioni.
Le dimensioni dei large language model
Possono migliorare il rilevamento delle anomalie nella rete, consentire una manutenzione predittiva precisa e semplificare la categorizzazione dei ticket di supporto IT. Facilitano inoltre un recupero più rapido e accurato delle informazioni dalle knowledge base. ManageEngine adotta una strategia di AI bilanciata. Utilizzando l’intelligenza artificiale ristretta per le attività di routine e i LLM per le sfide complesse, garantendo elevate prestazioni ed efficienza dei costi. Tuttavia, vi sono diversi ostacoli per un dimensionamento corretto ed efficace. Tra questi, la limitata comprensione delle architetture dei modelli, la difficoltà nel valutare l’idoneità dei modelli per attività specifiche e la mancanza di strumenti per valutazioni specifiche per dominio.
Preparazione di dati di qualità
La preparazione di dati di qualità per il training è complessa e richiede molte risorse. Molte aziende non dispongono di infrastrutture e competenze adeguate. La messa a punto richiede conoscenze specialistiche e le preoccupazioni relative alla privacy dei dati possono scoraggiare le implementazioni basate sul cloud. Inoltre, l’implementazione di modelli anche di dimensioni moderate richiede risorse computazionali significative. Anche il monitoraggio dell’output LLM e la mitigazione della distorsione rappresentano delle sfide.
La roadmap strutturata
Per affrontare queste problematiche, i partner di canale possono seguire una roadmap strutturata:
Definire obiettivi di business chiari e casi d’uso specifici. Il primo e più importante passo prevede una stretta collaborazione con i clienti aziendali per identificare chiaramente i problemi aziendali specifici che gli LLM intendono risolvere e definire i risultati desiderati e i KPI misurabili per l’implementazione dell’IA. L’attenzione dovrebbe sempre essere rivolta alla proposta di valore e alle esigenze specifiche del cliente, piuttosto che limitarsi ad adottare la tecnologia più recente fine a se stessa.
Condurre un’accurata valutazione dei requisiti e della qualità dei dati. I partner devono guidare i propri clienti nella valutazione della disponibilità, dell’accessibilità, della qualità e della pertinenza dei dati necessari per la messa a punto degli LLM esistenti o per orientare la selezione di appropriati modelli pre-addestrati. Ciò include l’enfasi sull’importanza della pulizia dei dati, della pre-elaborazione e della comprensione delle implicazioni delle normative sulla privacy.
Esplorare e valutare sistematicamente diverse opzioni e dimensioni di LLM. È necessario un framework strutturato per la valutazione di una gamma di LLM. Questo dovrebbe includere modelli di grandi dimensioni e di uso generale e micro LLM più piccoli e specifici per un dominio specifico. Nonché opzioni open source e proprietarie. I criteri di valutazione dovrebbero comprendere le capacità del modello, i benchmark delle prestazioni rilevanti per i casi d’uso identificati, i costi di utilizzo e implementazione e i requisiti infrastrutturali associati. Piattaforme come BytePlus ModelArk possono fornire preziose informazioni sull’impatto delle dimensioni del modello su prestazioni ed efficienza.
Implementare metodologie di dimensionamento adeguato in maniera strategica. I partner di canale possono sfruttare diverse tecniche per adattare gli LLM a compiti specifici e potenzialmente ridurre la necessità di modelli eccessivamente grandi. Un’efficace progettazione dei prompt può guidare l’output del modello. Mentre implementare la generazione di contenuto con il recupero aumentato comporta risposte degli LLM basate su informazioni rilevanti provenienti da fonti esterne, migliorando l’accuratezza e riducendo le allucinazioni.
Un’ottimizzazione mirata su data set specifici per dominio può ottimizzare ulteriormente le prestazioni del modello per applicazioni specifiche. Un approccio consigliato è quello di iniziare con modelli più grandi per la proof-of-concept iniziale e poi esplorare progressivamente modelli più piccoli. Ottimizzando i prompt e utilizzando tecniche quali il few-shot learning per mantenere le prestazioni.
Dare priorità alla sicurezza dei dati, alla privacy e a considerazioni etiche. L’implementazione di solide misure di sicurezza per proteggere i dati sensibili durante l’intero ciclo di vita dell’LLM è fondamentale. Ciò include pratiche di gestione sicura dei dati, controlli di accesso e la garanzia della conformità alle normative sulla privacy. Anche la gestione di potenziali risultati errati dell’LLM è una considerazione etica fondamentale.
Adottare un approccio per fasi con progetti piloti e raffinamento iterativo. Una strategia prudente consiste nell’iniziare con progetti pilota mirati. Essi consentono di testare la fattibilità e l’efficacia delle soluzioni LLM su casi d’uso specifici prima di intraprendere implementazioni più ampie. Il monitoraggio continuo delle prestazioni dei modelli, la raccolta del feedback degli utenti e il perfezionamento iterativo dei modelli e delle strategie di implementazione sulla base di risultati concreti sono essenziali per il successo a lungo termine.
Favorire l’apprendimento continuo e l’upskilling. Investire in programmi di formazione e sviluppo per fornire ai clienti dei partner di canale le competenze necessarie in tecnologia LLM, tecniche di dimensionamento e best practice per l’implementazione aziendale è fondamentale. Garantire che i clienti siano sempre aggiornati sugli ultimi progressi nel campo in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale è una necessità.
Valutare partnership strategiche. I partner di canale possono valutare collaborazioni con fornitori o consulenti specializzati in intelligenza artificiale per ampliare le proprie competenze interne. Inoltre ottenere l’accesso a strumenti e piattaforme avanzati per lo sviluppo e l’implementazione di LLM.
La sfida dell’integrazione dei large language model nell’IT aziendale
I partner di canale sono fondamentali per sfruttare questo potenziale, ma devono superare le sfide legate al dimensionamento corretto del modello. Seguendo una roadmap strutturata, investendo in competenze e allineandosi alle pratiche strategiche di intelligenza artificiale, i partner di canale possono guidare i clienti nell’adozione di soluzioni LLM efficienti e convenienti. Questo li posiziona come consulenti di fiducia e apre la strada all’innovazione e alla crescita nell’era dell’intelligenza artificiale aziendale.
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