Применение LLM в бизнесе: опыт лидеров и роль облачного провайдера

Современные LLM открывают новые горизонты для бизнеса, трансформируя традиционные процессы и подходы. В следующих пунктах рассмотрим несколько самых популярных сценариев применения LLM в бизнесе, которые мы заметили в крупных российских компаниях.

Генеративный поиск и анализ большого объема информации 

Формирование названий и описаний товаров и услуг

Суммаризация отзывов

Внутренние ассистенты (CoPilot)

AI-агенты

Как отдельный тренд мы выделяем развитие и применение агентов. Ассистенты, о которых мы говорили выше, больше ориентированы на поддержку пользователей, тогда как агенты зачастую действуют самостоятельно в сложной среде. Например, вы можете направить агента на создание виртуальных машин, баз данных или развертывания небольшого интернет-магазина в облаке.

Для этого нужна большая LLM-платформа, где выстраивается система агентов, которые решают свои доменные задачи и полностью автоматизируют процессы внутри компании.

Обучение и инференс, создание компонентов для полноценной LLM-платформы требуют не только надежной инфраструктуры, но и соответствующих компетенций. Здесь надежным партнером может стать облачный провайдер, предоставляя инфраструктуру, сервисы и опытную команду.

Инфраструктура для инференса и обучения

LLM нуждаются в мощных вычислительных кластерах с использованием GPU. Cloud.ru предоставляет такие ресурсы, позволяя эффективно обрабатывать большие объемы данных. Это ускоряет обучение и запуск моделей и позволяет быстрее получать результаты. Такие ресурсы проще арендовать, чем закупить. 

Обучение и инференс — это командная работа, поэтому помимо мощной инфраструктуры нужна мощная команда: начиная от разработчиков самой модели — дата-сайентистов, заканчивая теми, кто будет дорабатывать и выводить модель в продакшн — ML-инженеров. 

Готовые сервисы

Использовать облачные managed-решения не только экономически выгодно, но еще и удобно, так как пользователь получает набор предзаготовленных инструментов почти под любую задачу. Это сокращает время работы специалиста с рутинными или не профильными задачами, например, подготовкой образа для обучения или запуска ML- и DL-модели.

Мы предлагаем инструменты, которые облегчают вывод модели в продакшн. Среди них Evolution ML Inference, который позволяет эффективно распределять видеопамять GPU на одну большую или сразу несколько небольших моделей. Так, например, нет необходимости брать целый GPU, если модель полностью не утилизирует vRAM (видеопамять) карты или чипа. Это решение создает баланс стоимости, производительности и эффективности запуска и эксплуатации моделей.

Надежность 

Мы как провайдер берем на себя вопросы безопасности, обновлений и отказоустойчивости систем. Это освобождает клиентов от технических забот, позволяя им сосредоточиться на развитии новых фич и решении основных бизнес-задач.

Таким образом, сотрудничество с облачным провайдером позволяет компаниям использовать передовые технологии без дополнительных затрат и сложностей, связанных с их внедрением и поддержкой, концентрируя усилия на инновациях и развитии.

Работа с большими языковыми моделями требует особого внимания к вопросам безопасности, особенно когда дело касается обработки чувствительных данных. И здесь есть несколько подходов.

Развертывание отдельного инстанса

Предполагает создание отдельного экземпляра LLM в облаке с использованием выделенного канала связи. Это позволяет надежно обрабатывать персональные данные, обеспечивая защиту через шифрование на всех этапах передачи. Использование закрытых каналов минимизирует риски утечки и обеспечивает соответствие стандартам конфиденциальности.

Data masking

Этот метод включает в себя изменение или скрытие оригинальных данных перед их обработкой моделью. Например, персональные данные могут быть заменены псевдонимами или иными эквивалентами, что позволяет модели выполнять задачи без доступа к конфиденциальной информации, при этом не теряя контекст. 

Развертывание модели в собственном контуре

Компании могут развернуть LLM в собственной инфраструктуре. Это позволяет контролировать все аспекты доступа и обработки данных, снижать риски, связанные с внешними факторами, и обеспечивать полный контроль над средой исполнения LLM.

Этические аспекты работы с LLM также требуют внимания. Да, машины в состоянии решать многие задачи, но чаще всего результат требует проверки эксперта, так как у AI есть склонность к галлюцинациям. Поэтому многие компании смотрят в сторону развития полноценных LLM-платформ, где можно дообучать модели эффективнее и минимизировать количество ошибок. Однако, скорее всего, человеческое участие еще долгое время будет необходимо при решении бизнес-задач.

С развитием искусственного интеллекта бизнес получил мощные инструменты для оптимизации и роста. Эти технологии открывают новые горизонты и их освоение обеспечивает конкурентное преимущество на рынке. А облачный провайдер выступает здесь как надежный партнер, который позволяет эффективно и безопасно внедрять инновации.