Görüntü kaynağı: Sınırsız Yapay Zeka tarafından oluşturulmuştur
Şu anda, büyük modeller, akademideki en son araştırmalardan iş dünyasında sıcak bir konu haline geldi. Şu anda, yerli teknoloji devleri ve gelişmekte olan girişimler, büyük modelin ticari uygulamasını aktif olarak araştırıyor ve onu mevcut işletmelere yenilik ve büyüme getirmek için kullanmaya çalışıyor.
Bu "hızlı yürüyüş" iki açıdan kendini gösteriyor: birincisi, büyük model daha akıllı ve otomatik hale getirmek için ERP, CRM, BI, finans, pazarlama, operasyon ve müşteri hizmetleri gibi geleneksel temel iş sistemleriyle derinden entegre ediliyor; İkincisi, büyük modeller finans, üretim, perakende, enerji ve eğlence gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılmaya başlandı ve endüstri inovasyonunu ve dönüşümünü teşvik etti.
ChatGPT'nin ağ modu, Microsoft Bing, Baidu Wenxin Yiyan, Taobao Wenwen ve diğer ürünlerin denemesine göre yazar, büyük modellerin ticari kullanımında hala bariz sorunlar olduğunu tespit etti.
Spesifik olarak, ticari iniş elde etmek için bu üç sorunun çözülmesi gerekir:
Sistem Yerleştirme
Büyük modeller kademeli olarak günlük iş operasyonlarına entegre edildiğinden, işlevleri yalnızca veri işleme ve bilgi işlemin ötesine geçmiştir. Bu yeni tür akıllı modelin, çok çeşitli iş sistemleriyle gerçek zamanlı olarak etkileşime girebilmesi ve çeşitli iş gereksinimlerine yanıt verebilmesi gerekir. Teoride bu, büyük modellerin gerçek değerinin anahtarıdır, ancak pratikte aynı zamanda büyük bir teknik zorluktur.
Her iş sisteminin kendine özgü bir tarihsel geçmişe ve teknik mimariye sahip olduğunu ve bunun da ona benzersiz bir kimlik kazandırdığını kabul etmemiz gerekir. Tesadüfen var olmazlar, ancak belirli bağlamlara, iş ihtiyaçlarına ve teknolojik eğilimlere göre tasarlanır ve geliştirilirler.
Örneğin, erken ERP sistemi, sınırlı bilgi işlem kaynakları ve olgunlaşmamış ağlar çağında doğmuş olabilir ve tasarım konsepti, veri yapısı ve işlevsel özellikleri, o zamanki teknik ve iş ortamıyla yakından ilişkiliydi. Bunlar, modern mikro hizmetler veya kapsayıcı teknolojileri yerine geleneksel ilişkisel veritabanlarını ve hizmet odaklı mimarileri temel alabilir.
Buna karşılık, modern pazarlama otomasyonu platformları bulut bilişim ve büyük veri çağında büyüdü ve doğal olarak güçlü veri işleme yeteneklerine, dinamik ölçeklenebilirliğe ve zengin API arayüzlerine sahipler.
Teknolojideki bu farklılık, büyük model ile bu sistemler arasındaki entegrasyon stratejisinin yönünü temelden belirler. Tüm sistemleri tek bir standart altında birleştirmeye çalışmak şüphesiz pratik değildir.
Bu nedenle, büyük modelle entegrasyon stratejisi çeşitli olmalı ve her sistemin özelliklerini ve ihtiyaçlarını dikkate almalıdır. Özellikle, eski teknolojilere dayalı sistemler için, büyük modellerle sorunsuz bir şekilde arayüz oluşturabilmeleri için verileri ve iş mantığını dönüştürmek için bazı "bağdaştırıcılar" veya "orta katmanlar" eklemek gerekebilir. Modern teknolojiyi zaten benimsemiş sistemler için entegrasyon daha basit ve basit olabilir, ancak yine de veri tutarlılığı ve bütünlüğünün sağlanması gerekir.
Ek olarak, bilgi teknolojisinin geniş uygulamasında, arayüzler, farklı sistemler arasında bilgi iletimi ve iletişiminden sorumlu olan "köprüler" rolünü oynar. Arayüzlerin standardizasyonu BT alanında uzun süredir takip ediliyordu, ancak teknolojinin gelişmesi ve tarihin birikmesi nedeniyle arayüzlerin çeşitliliği kaçınılmaz hale geldi.
Bu arabirim çeşitliliği, büyük modellerin entegrasyonu için ciddi bir zorluk teşkil eder ve her arabirim standardının veya protokolünün arkasında belirli veri yapıları, çağırma yöntemleri ve güvenlik mekanizmaları vardır. Büyük modellerin bu sistemlerle sorunsuz bir şekilde etkileşime girebilmesi için her arayüz için bir adaptör geliştirilmiştir. Bu, büyük modelin kendisinin bakımına ek olarak, bu bağdaştırıcıların iş sistemlerinin yinelemesi ve arayüzlerdeki değişikliklerle başa çıkmak için sık sık güncellenmesi ve optimize edilmesi gerektiği anlamına gelir.
Bu problemler nasıl çözülür? API yönetimi ve mikro hizmet mimarisi iyi bir geliştirme yoludur, işletmeler API yönetim araçlarını ve mikro hizmet mimarisini benimseyerek büyük modeller ve diğer sistemler arasındaki etkileşimi modülerleştirerek onları daha esnek ve ölçeklenebilir hale getirebilir.
Mikro hizmet mimarisinin temel fikri, büyük ve karmaşık bir sistemi bağımsız olarak çalışan ve iyi tanımlanmış API'ler aracılığıyla etkileşim kuran birçok bağımsız, küçük hizmete ayırmaktır. Bu mimari, büyük modellerin tümleştirilmesine önemli avantajlar sağlar ve tüm sistemin işlevselliğini birden çok mikro hizmete bölerek tek tek parçalar ile büyük model arasındaki etkileşimi daha esnek hale getirir.
Her mikro hizmet, diğer hizmetleri etkilemeden bağımsız olarak ölçeklendirilebilir, dağıtılabilir ve bakımı yapılabilir. Aynı zamanda API yönetim araçları, geliştiricilerin her mikro hizmet ve büyük modelle arabirim oluşturması için birleşik bir platform sağlar.
Veri Erişimi
Günümüzün veri odaklı çağında, büyük modeller, çeşitli iş sistemleri için akıllı öneriler ve kararlar işleyen, analiz eden ve sağlayan dev bir akıllı "kalp" gibidir. CRM'den ERP'ye, finanstan pazarlamaya kadar bu iş sistemleri, büyük modelle iç içe geçmiş kan damarları ve organlar gibidir ve birbirini tamamlar. Ve bu sistemden akan kan veridir.
İdeal olarak, her işlem, her kullanıcı eylemi, her müşteri geri bildirimi veri üretecektir. Bu veriler iş sisteminden büyük modele aktarılır, analiz edilir ve işlenir ve daha sonra kullanıcılara daha doğru hizmetler veya kararlar sunmak için ilgili iş sistemine geri gönderilir.
Bir örneğe bakalım.
Tanınmış bir çevrimiçi alışveriş platformunun sadık bir kullanıcısı olan bir Bayan Wang olduğunu varsayalım. Bir ürüne her göz attığında, alışveriş sepetine bir ürün eklediğinde veya bir satın alma işlemi gerçekleştirdiğinde, pano bu davranış verilerini sessizce kaydeder. Bayan Wang'ın davranış verileri gerçek zamanlı olarak büyük modele iletildiğinde, model hemen geçmiş alışveriş geçmişi ve tarama geçmişi ile birlikte derinlemesine bir analiz yapacaktır. Büyük model, Bayan Wang'ın son zamanlarda yazlık kadın giyimine büyük ilgi duyduğunu ve yeni satın aldığı elbisesine uygun bazı aksesuarlara ihtiyaç duyabileceğini hemen fark etti.
Bu e-ticaret platformunun büyük model uygulamasını kullandığında, uygulama ile gerçek zamanlı olarak etkileşime girebilir ve büyük modelden bazı ürünler önermesini isteyebilir. Şu anda, büyük model, yazlık elbiselere uygun bir dizi ayakkabı, çanta ve hatta diğer yaz aksesuarları önerebilir.
Diyelim ki önerilen ayakkabılardan birine tıkladı, ayrıntılara göz attı ve sonunda onları satın almaya karar verdi. Bu sefer satın alma da kaydedilir ve veriler büyük modele beslenir. Bu süreçte, doğru hizmet ve kararlar sunmak için büyük model ile iş sistemi arasındaki sorunsuz veri akışının önemini görebiliriz.
Bununla birlikte, yukarıdakiler sadece ideal bir durumdur ve gerçekte çok çeşitli problemler olabilir. Her şeyden önce, çeşitli iş sistemleri ve büyük modeller arasındaki verileri birbirine bağlamak zor bir sorundur.
Taobao Ask'ı örnek alırsak, şimdi Taobao Ask, Taobao sistemine bağlı değildir, Taobao Ask, kullanıcının tercihlerini bilmez, Taobao'ya gömülü bir bilgi adası gibidir ve tüm Taobao veri sistemine organik olarak entegre edilmemiştir. **
Ayrıca, veriler büyük model ile iş sistemi arasında bağlantılı olsa bile, her iş sisteminin farklı tarihsel geçmişleri, teknik mimarileri ve veri standartları nedeniyle, veri dolaşımı sürecinde "tıkanmalar" veya "sızıntı noktaları" olması muhtemeldir. Bu, yalnızca veri kaybına değil, aynı zamanda büyük modeller için çarpık analiz sonuçlarına da yol açabilir.
E-ticaret platformlarını örnek alırsak, kullanıcılar ürünlere göz attığında ve satın alma işlemi gerçekleştirdiğinde, bu davranışsal veriler, kullanıcılara daha uygun ürünler önermek için analiz edilmek üzere büyük bir modele iletilecektir. Ancak, veriler aktarım sırasında kaybolursa veya diğer sistemlerin veri biçimiyle eşleşmezse, büyük model ürünleri doğru bir şekilde öneremeyebilir ve bu da kullanıcı deneyimini etkileyebilir.
Büyük modeller ve çeşitli iş sistemleri arasındaki veri akışı, yalnızca veri miktarındaki artış nedeniyle değil, aynı zamanda verilerin işletmeye değer katmadaki rolünün değişmesi nedeniyle de özellikle önemlidir. Ancak, büyük model ile çeşitli sistemler arasında sorunsuz, aslına uygun bir veri akışı elde etmek kolay değildir.
Büyük model ile iş sistemi arasındaki veri akışının basit bir veri geçişi veya aktarımı olmadığını, karmaşık, iki yönlü ve sürekli bir süreç olduğunu anlamamız gerekiyor. Bu süreçte, her iş sistemi büyük modelle sık sık etkileşime girebilir ve büyük modelin kendisi sürekli olarak güncellenir, öğrenir ve gelişir.
Bu veri akışının arkasında, farklı sistemlerden gelen güncellemelerin farklı sıklığı ve zamanlaması nedeniyle büyük modeldeki verilerin belirli bir zamanda bir iş sistemindeki verilerle tutarlı olmayabileceği gerçeği gibi sayısız teknik ve ticari zorluk vardır. Dahası, farklı iş sistemleri farklı teknik mimarileri, veri formatlarını ve arayüz standartlarını benimseyebilir ve bu da veri akışında sık sık dönüşümlere ve ayarlamalara neden olabilir.
Veri güvenliği ve mahremiyeti konularının göz ardı edilemediği, verilerin iletimi, saklanması ve işlenmesi sürecinde çeşitli tehditlere maruz kalabileceği, verilerin bütünlüğünün, gizliliğinin ve inkar edilemezliğinin nasıl sağlanacağı işletmelerin karşılaştığı önemli bir sorun haline gelmiştir. Özellikle bölgeler arası ve ağlar arası ortamlarda, veri iletimi de gecikmelere maruz kalabilir ve bu da gerçek zamanlı yanıt gerektiren iş sistemleri için ölümcüldür.
İş Yakınsaması
Büyük modeller yavaş yavaş çeşitli endüstrilere ve alanlara nüfuz ederek kurumsal zeka için önemli bir destek haline geldi. Bununla birlikte, teknolojinin işletmeye gerçekten değer katmasını sağlamak, yalnızca bir teknoloji uygulaması meselesi değil, daha da önemlisi, teknoloji ve işin yakın entegrasyonu meselesidir. Bunu başarmak için, büyük modelin iş ayrıntılarının derinliklerine inmesi, iş mantığını anlaması ve tüm iş sistemine tam olarak entegre olması gerekir. **
Büyük bir e-ticaret firmasının ürün öneri sistemini büyük bir modelle optimize etmek istediğini hayal edin. Bunu yapmak için modelin kullanıcının satın alma geçmişini tanıması yeterli değildir, aynı zamanda kullanıcının alışveriş alışkanlıklarını, ilgi alanlarını, tercihlerini, arama geçmişini ve daha birçok ayrıntıyı anlaması gerekir. Ayrıca, üretilen içeriğin gerçekten değerli olmasını sağlamak için modelin mevsimsel, festivaller ve promosyonlar gibi iş stratejilerini anlayabilmesi gerekir.
Bu, önemli bir soruyu gündeme getiriyor: Büyük modelin bu iş ayrıntılarını anlamasını ve dahil etmesini nasıl sağlarsınız? Özellikle, aşağıdaki yönlerden başlayabilirsiniz:
**1. İş bilgisinin aktarımı, veri sınırlamalarını ortadan kaldırır. **
Veriler şüphesiz büyük bir modelin temel girdisidir, ancak gerçek bir iş anlayışı elde etmek için verilere güvenmek yeterli değildir. İş bilgisinin çoğu örtük ve yapılandırılmamıştır, bu da geleneksel veri araçlarıyla teslim edilmesini zorlaştırır. Örneğin, bir şirketin temel değerleri, müşterilerle olan uzun vadeli ilişkileri ve sektördeki ince değişiklikler verilere doğrudan yansımayabilir. Bu tür bilgiler, göz ardı edilirse, modelin gerçek iş senaryosundan sapan kararlar almasına yol açabilir.
Bu nedenle, iş birimleriyle yakın işbirliği esastır. İş birimleri çok fazla deneyime ve iş hakkında derin bir anlayışa sahiptir ve verilerin kapsayamayacağı ayrıntıları sağlayabilirler. Bu sadece şirket içindeki bilgiyle ilgili değil, aynı zamanda ortaklarla, rakiplerle ve hatta bir bütün olarak sektörle neler olup bittiğiyle de ilgili.
Göz önünde bulundurulması gereken bir yaklaşım, büyük modellerin kapsamlı ve derinlemesine iş eğitimi almasını sağlamak için birlikte çalışan iş uzmanları, veri bilimcileri ve model mühendislerinden oluşabilen belirli bir iş bilgisi ekibi oluşturmaktır.
**2. Karmaşık iş mantığına ve büyük modellerin özelleştirilmiş geliştirilmesine uyum sağlayın. **
Endüstrilerin çeşitliliği, iş mantığının karmaşıklığına yol açmıştır ve finans sektörü için büyük bir modelin perakende veya sağlık sektörlerine doğrudan uygulanabilir olması olası değildir, çünkü bu endüstrilerin kendi benzersiz iş kuralları ve mantığı vardır, bu da büyük modelin tasarımında ve geliştirilmesinde yüksek derecede özelleştirme gerektirir.
Büyük bir modelin mimarisinin, parametrelerinin ve hatta algoritmalarının belirli hizmetler için ayarlanması gerekebilir. Örneğin, bazı endüstriler gerçek zamanlı performansa daha fazla önem verirken, diğerleri uzun vadeli stratejilere daha fazla önem verebilir ve bu da modellerin hesaplama hızı ile derinlemesine analiz arasında denge kurması gerekmesine yol açabilir.
İş değişikliklerine, büyük modellerin esnekliğine ve yineleme yeteneğine uyum sağlayın. **
İş durağan değildir, zamana, pazarlara ve teknolojiye göre değişir. İş mantığı ve kuralları değiştiğinde, büyük modelin buna göre ayarlanması gerekir.
Bu, yalnızca modelin tasarımında esneklik değil, aynı zamanda daha sonraki bir aşamada hızlı bir şekilde yineleme ve optimize etme yeteneği gerektirir. Sürekli model eğitimi, gerçek zamanlı iş geri bildirimi ve modelin çevrimiçi öğrenme yeteneği, büyük modelin işletmeyle senkronize edilmesini sağlamanın anahtarıdır.
Gelecekte, büyük modelin artık sadece veri işleme ve analiz için bir araç değil, aynı zamanda tüm iş sürecinin temel itici gücü haline geleceğini öngörüyoruz. Bu sadece teknolojik gelişmelerle ilgili değil, iş modellerinin, organizasyon yapılarının ve çalışma biçimlerinin tamamen dönüştürülmesiyle ilgili.
Ancak, böyle bir dönüşüm bir gecede gerçekleşmez ve iş liderlerinin, iş ekiplerinin ve teknik ekiplerin ortak çabalarını ve işbirliğini gerektirir. Büyük modellerin işletmeye gerçekten değer katabilmesini sağlamak için sürekli öğrenme, deneme ve optimizasyon gerekir. Bu süreçte zorluklar ve zorluklar olabilir, ancak işletmelerin rekabette öne çıkmalarına yardımcı olacak değerli bilgi ve yetenekler oluşturacak olan bu deneyimlerdir.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Bu üç sorun çözülmezse, büyük modellerin ticari inişi boş bir kelimedir!
Makale kaynağı: Data Ape
Yazar: Duman ve Yağmur Yağmuru
Şu anda, büyük modeller, akademideki en son araştırmalardan iş dünyasında sıcak bir konu haline geldi. Şu anda, yerli teknoloji devleri ve gelişmekte olan girişimler, büyük modelin ticari uygulamasını aktif olarak araştırıyor ve onu mevcut işletmelere yenilik ve büyüme getirmek için kullanmaya çalışıyor.
Bu "hızlı yürüyüş" iki açıdan kendini gösteriyor: birincisi, büyük model daha akıllı ve otomatik hale getirmek için ERP, CRM, BI, finans, pazarlama, operasyon ve müşteri hizmetleri gibi geleneksel temel iş sistemleriyle derinden entegre ediliyor; İkincisi, büyük modeller finans, üretim, perakende, enerji ve eğlence gibi birçok sektörde yaygın olarak kullanılmaya başlandı ve endüstri inovasyonunu ve dönüşümünü teşvik etti.
ChatGPT'nin ağ modu, Microsoft Bing, Baidu Wenxin Yiyan, Taobao Wenwen ve diğer ürünlerin denemesine göre yazar, büyük modellerin ticari kullanımında hala bariz sorunlar olduğunu tespit etti.
Spesifik olarak, ticari iniş elde etmek için bu üç sorunun çözülmesi gerekir:
Sistem Yerleştirme
Büyük modeller kademeli olarak günlük iş operasyonlarına entegre edildiğinden, işlevleri yalnızca veri işleme ve bilgi işlemin ötesine geçmiştir. Bu yeni tür akıllı modelin, çok çeşitli iş sistemleriyle gerçek zamanlı olarak etkileşime girebilmesi ve çeşitli iş gereksinimlerine yanıt verebilmesi gerekir. Teoride bu, büyük modellerin gerçek değerinin anahtarıdır, ancak pratikte aynı zamanda büyük bir teknik zorluktur.
Örneğin, erken ERP sistemi, sınırlı bilgi işlem kaynakları ve olgunlaşmamış ağlar çağında doğmuş olabilir ve tasarım konsepti, veri yapısı ve işlevsel özellikleri, o zamanki teknik ve iş ortamıyla yakından ilişkiliydi. Bunlar, modern mikro hizmetler veya kapsayıcı teknolojileri yerine geleneksel ilişkisel veritabanlarını ve hizmet odaklı mimarileri temel alabilir.
Buna karşılık, modern pazarlama otomasyonu platformları bulut bilişim ve büyük veri çağında büyüdü ve doğal olarak güçlü veri işleme yeteneklerine, dinamik ölçeklenebilirliğe ve zengin API arayüzlerine sahipler.
Teknolojideki bu farklılık, büyük model ile bu sistemler arasındaki entegrasyon stratejisinin yönünü temelden belirler. Tüm sistemleri tek bir standart altında birleştirmeye çalışmak şüphesiz pratik değildir.
Bu nedenle, büyük modelle entegrasyon stratejisi çeşitli olmalı ve her sistemin özelliklerini ve ihtiyaçlarını dikkate almalıdır. Özellikle, eski teknolojilere dayalı sistemler için, büyük modellerle sorunsuz bir şekilde arayüz oluşturabilmeleri için verileri ve iş mantığını dönüştürmek için bazı "bağdaştırıcılar" veya "orta katmanlar" eklemek gerekebilir. Modern teknolojiyi zaten benimsemiş sistemler için entegrasyon daha basit ve basit olabilir, ancak yine de veri tutarlılığı ve bütünlüğünün sağlanması gerekir.
Ek olarak, bilgi teknolojisinin geniş uygulamasında, arayüzler, farklı sistemler arasında bilgi iletimi ve iletişiminden sorumlu olan "köprüler" rolünü oynar. Arayüzlerin standardizasyonu BT alanında uzun süredir takip ediliyordu, ancak teknolojinin gelişmesi ve tarihin birikmesi nedeniyle arayüzlerin çeşitliliği kaçınılmaz hale geldi.
Bu arabirim çeşitliliği, büyük modellerin entegrasyonu için ciddi bir zorluk teşkil eder ve her arabirim standardının veya protokolünün arkasında belirli veri yapıları, çağırma yöntemleri ve güvenlik mekanizmaları vardır. Büyük modellerin bu sistemlerle sorunsuz bir şekilde etkileşime girebilmesi için her arayüz için bir adaptör geliştirilmiştir. Bu, büyük modelin kendisinin bakımına ek olarak, bu bağdaştırıcıların iş sistemlerinin yinelemesi ve arayüzlerdeki değişikliklerle başa çıkmak için sık sık güncellenmesi ve optimize edilmesi gerektiği anlamına gelir.
Bu problemler nasıl çözülür? API yönetimi ve mikro hizmet mimarisi iyi bir geliştirme yoludur, işletmeler API yönetim araçlarını ve mikro hizmet mimarisini benimseyerek büyük modeller ve diğer sistemler arasındaki etkileşimi modülerleştirerek onları daha esnek ve ölçeklenebilir hale getirebilir.
Mikro hizmet mimarisinin temel fikri, büyük ve karmaşık bir sistemi bağımsız olarak çalışan ve iyi tanımlanmış API'ler aracılığıyla etkileşim kuran birçok bağımsız, küçük hizmete ayırmaktır. Bu mimari, büyük modellerin tümleştirilmesine önemli avantajlar sağlar ve tüm sistemin işlevselliğini birden çok mikro hizmete bölerek tek tek parçalar ile büyük model arasındaki etkileşimi daha esnek hale getirir.
Her mikro hizmet, diğer hizmetleri etkilemeden bağımsız olarak ölçeklendirilebilir, dağıtılabilir ve bakımı yapılabilir. Aynı zamanda API yönetim araçları, geliştiricilerin her mikro hizmet ve büyük modelle arabirim oluşturması için birleşik bir platform sağlar.
Veri Erişimi
Günümüzün veri odaklı çağında, büyük modeller, çeşitli iş sistemleri için akıllı öneriler ve kararlar işleyen, analiz eden ve sağlayan dev bir akıllı "kalp" gibidir. CRM'den ERP'ye, finanstan pazarlamaya kadar bu iş sistemleri, büyük modelle iç içe geçmiş kan damarları ve organlar gibidir ve birbirini tamamlar. Ve bu sistemden akan kan veridir.
Bir örneğe bakalım.
Tanınmış bir çevrimiçi alışveriş platformunun sadık bir kullanıcısı olan bir Bayan Wang olduğunu varsayalım. Bir ürüne her göz attığında, alışveriş sepetine bir ürün eklediğinde veya bir satın alma işlemi gerçekleştirdiğinde, pano bu davranış verilerini sessizce kaydeder. Bayan Wang'ın davranış verileri gerçek zamanlı olarak büyük modele iletildiğinde, model hemen geçmiş alışveriş geçmişi ve tarama geçmişi ile birlikte derinlemesine bir analiz yapacaktır. Büyük model, Bayan Wang'ın son zamanlarda yazlık kadın giyimine büyük ilgi duyduğunu ve yeni satın aldığı elbisesine uygun bazı aksesuarlara ihtiyaç duyabileceğini hemen fark etti.
Bu e-ticaret platformunun büyük model uygulamasını kullandığında, uygulama ile gerçek zamanlı olarak etkileşime girebilir ve büyük modelden bazı ürünler önermesini isteyebilir. Şu anda, büyük model, yazlık elbiselere uygun bir dizi ayakkabı, çanta ve hatta diğer yaz aksesuarları önerebilir.
Diyelim ki önerilen ayakkabılardan birine tıkladı, ayrıntılara göz attı ve sonunda onları satın almaya karar verdi. Bu sefer satın alma da kaydedilir ve veriler büyük modele beslenir. Bu süreçte, doğru hizmet ve kararlar sunmak için büyük model ile iş sistemi arasındaki sorunsuz veri akışının önemini görebiliriz.
Bununla birlikte, yukarıdakiler sadece ideal bir durumdur ve gerçekte çok çeşitli problemler olabilir. Her şeyden önce, çeşitli iş sistemleri ve büyük modeller arasındaki verileri birbirine bağlamak zor bir sorundur.
Taobao Ask'ı örnek alırsak, şimdi Taobao Ask, Taobao sistemine bağlı değildir, Taobao Ask, kullanıcının tercihlerini bilmez, Taobao'ya gömülü bir bilgi adası gibidir ve tüm Taobao veri sistemine organik olarak entegre edilmemiştir. **
Ayrıca, veriler büyük model ile iş sistemi arasında bağlantılı olsa bile, her iş sisteminin farklı tarihsel geçmişleri, teknik mimarileri ve veri standartları nedeniyle, veri dolaşımı sürecinde "tıkanmalar" veya "sızıntı noktaları" olması muhtemeldir. Bu, yalnızca veri kaybına değil, aynı zamanda büyük modeller için çarpık analiz sonuçlarına da yol açabilir.
E-ticaret platformlarını örnek alırsak, kullanıcılar ürünlere göz attığında ve satın alma işlemi gerçekleştirdiğinde, bu davranışsal veriler, kullanıcılara daha uygun ürünler önermek için analiz edilmek üzere büyük bir modele iletilecektir. Ancak, veriler aktarım sırasında kaybolursa veya diğer sistemlerin veri biçimiyle eşleşmezse, büyük model ürünleri doğru bir şekilde öneremeyebilir ve bu da kullanıcı deneyimini etkileyebilir.
Büyük modeller ve çeşitli iş sistemleri arasındaki veri akışı, yalnızca veri miktarındaki artış nedeniyle değil, aynı zamanda verilerin işletmeye değer katmadaki rolünün değişmesi nedeniyle de özellikle önemlidir. Ancak, büyük model ile çeşitli sistemler arasında sorunsuz, aslına uygun bir veri akışı elde etmek kolay değildir.
Büyük model ile iş sistemi arasındaki veri akışının basit bir veri geçişi veya aktarımı olmadığını, karmaşık, iki yönlü ve sürekli bir süreç olduğunu anlamamız gerekiyor. Bu süreçte, her iş sistemi büyük modelle sık sık etkileşime girebilir ve büyük modelin kendisi sürekli olarak güncellenir, öğrenir ve gelişir.
Bu veri akışının arkasında, farklı sistemlerden gelen güncellemelerin farklı sıklığı ve zamanlaması nedeniyle büyük modeldeki verilerin belirli bir zamanda bir iş sistemindeki verilerle tutarlı olmayabileceği gerçeği gibi sayısız teknik ve ticari zorluk vardır. Dahası, farklı iş sistemleri farklı teknik mimarileri, veri formatlarını ve arayüz standartlarını benimseyebilir ve bu da veri akışında sık sık dönüşümlere ve ayarlamalara neden olabilir.
Veri güvenliği ve mahremiyeti konularının göz ardı edilemediği, verilerin iletimi, saklanması ve işlenmesi sürecinde çeşitli tehditlere maruz kalabileceği, verilerin bütünlüğünün, gizliliğinin ve inkar edilemezliğinin nasıl sağlanacağı işletmelerin karşılaştığı önemli bir sorun haline gelmiştir. Özellikle bölgeler arası ve ağlar arası ortamlarda, veri iletimi de gecikmelere maruz kalabilir ve bu da gerçek zamanlı yanıt gerektiren iş sistemleri için ölümcüldür.
İş Yakınsaması
Büyük modeller yavaş yavaş çeşitli endüstrilere ve alanlara nüfuz ederek kurumsal zeka için önemli bir destek haline geldi. Bununla birlikte, teknolojinin işletmeye gerçekten değer katmasını sağlamak, yalnızca bir teknoloji uygulaması meselesi değil, daha da önemlisi, teknoloji ve işin yakın entegrasyonu meselesidir. Bunu başarmak için, büyük modelin iş ayrıntılarının derinliklerine inmesi, iş mantığını anlaması ve tüm iş sistemine tam olarak entegre olması gerekir. **
Bu, önemli bir soruyu gündeme getiriyor: Büyük modelin bu iş ayrıntılarını anlamasını ve dahil etmesini nasıl sağlarsınız? Özellikle, aşağıdaki yönlerden başlayabilirsiniz:
**1. İş bilgisinin aktarımı, veri sınırlamalarını ortadan kaldırır. **
Veriler şüphesiz büyük bir modelin temel girdisidir, ancak gerçek bir iş anlayışı elde etmek için verilere güvenmek yeterli değildir. İş bilgisinin çoğu örtük ve yapılandırılmamıştır, bu da geleneksel veri araçlarıyla teslim edilmesini zorlaştırır. Örneğin, bir şirketin temel değerleri, müşterilerle olan uzun vadeli ilişkileri ve sektördeki ince değişiklikler verilere doğrudan yansımayabilir. Bu tür bilgiler, göz ardı edilirse, modelin gerçek iş senaryosundan sapan kararlar almasına yol açabilir.
Bu nedenle, iş birimleriyle yakın işbirliği esastır. İş birimleri çok fazla deneyime ve iş hakkında derin bir anlayışa sahiptir ve verilerin kapsayamayacağı ayrıntıları sağlayabilirler. Bu sadece şirket içindeki bilgiyle ilgili değil, aynı zamanda ortaklarla, rakiplerle ve hatta bir bütün olarak sektörle neler olup bittiğiyle de ilgili.
Göz önünde bulundurulması gereken bir yaklaşım, büyük modellerin kapsamlı ve derinlemesine iş eğitimi almasını sağlamak için birlikte çalışan iş uzmanları, veri bilimcileri ve model mühendislerinden oluşabilen belirli bir iş bilgisi ekibi oluşturmaktır.
**2. Karmaşık iş mantığına ve büyük modellerin özelleştirilmiş geliştirilmesine uyum sağlayın. **
Endüstrilerin çeşitliliği, iş mantığının karmaşıklığına yol açmıştır ve finans sektörü için büyük bir modelin perakende veya sağlık sektörlerine doğrudan uygulanabilir olması olası değildir, çünkü bu endüstrilerin kendi benzersiz iş kuralları ve mantığı vardır, bu da büyük modelin tasarımında ve geliştirilmesinde yüksek derecede özelleştirme gerektirir.
Büyük bir modelin mimarisinin, parametrelerinin ve hatta algoritmalarının belirli hizmetler için ayarlanması gerekebilir. Örneğin, bazı endüstriler gerçek zamanlı performansa daha fazla önem verirken, diğerleri uzun vadeli stratejilere daha fazla önem verebilir ve bu da modellerin hesaplama hızı ile derinlemesine analiz arasında denge kurması gerekmesine yol açabilir.
İş durağan değildir, zamana, pazarlara ve teknolojiye göre değişir. İş mantığı ve kuralları değiştiğinde, büyük modelin buna göre ayarlanması gerekir.
Bu, yalnızca modelin tasarımında esneklik değil, aynı zamanda daha sonraki bir aşamada hızlı bir şekilde yineleme ve optimize etme yeteneği gerektirir. Sürekli model eğitimi, gerçek zamanlı iş geri bildirimi ve modelin çevrimiçi öğrenme yeteneği, büyük modelin işletmeyle senkronize edilmesini sağlamanın anahtarıdır.
Gelecekte, büyük modelin artık sadece veri işleme ve analiz için bir araç değil, aynı zamanda tüm iş sürecinin temel itici gücü haline geleceğini öngörüyoruz. Bu sadece teknolojik gelişmelerle ilgili değil, iş modellerinin, organizasyon yapılarının ve çalışma biçimlerinin tamamen dönüştürülmesiyle ilgili.
Ancak, böyle bir dönüşüm bir gecede gerçekleşmez ve iş liderlerinin, iş ekiplerinin ve teknik ekiplerin ortak çabalarını ve işbirliğini gerektirir. Büyük modellerin işletmeye gerçekten değer katabilmesini sağlamak için sürekli öğrenme, deneme ve optimizasyon gerekir. Bu süreçte zorluklar ve zorluklar olabilir, ancak işletmelerin rekabette öne çıkmalarına yardımcı olacak değerli bilgi ve yetenekler oluşturacak olan bu deneyimlerdir.