Tre viktiga skäl till att företag behöver AI-träningstjänster

Företag i alla branscher kämpar med näbbar och klor för att hänga med i konkurrensen och införa generativ AI i sin verksamhet. En viktig del i den här processen är träning av stora språkmodeller (LLM), även kallat AI-träning. Utan optimerad AI-träning är det närmast omöjligt att få ut mesta möjliga från bearbetningen av naturligt språk, eller AI-system. Då tänker vi exempelvis på användning av rätt träningsdata, datainsamling, datavalidering och utformning av prompter. I vår artikel kan du läsa mer om vad LLM-träning är och tre goda skäl till att ditt företag bör investera i det.

Vad är AI-träning?

AI-träning eller LLM-träning är en process för att lära ditt AI-system att förstå det språk du talar med det och att generera egna användbara och sammanhängande utdata. Det handlar bland annat om att samla in optimala data, som text, videor, ljud och bilder, för att träna den stora språkmodellen. (Observera att du måste välja data som speglar mångfalden i samhället, annars riskerar du att få utdata som är diskriminerande, fördomsfulla eller till och med hätska). Den här fasen kallas datainsamling och datavalidering. Därefter övar AI:n med hjälp av sina egna algoritmer för att hitta mönster i dessa data. Det görs ofta genom att AI:n försöker förutse kommande satsdelar i en mening. Ju mer detaljerad och omfattande datainsamlingen är, desto bättre utdata lär sig språkmodellen att producera. En vältränad språkmodell kan göra en hel del.

Efter det här steget är det dags att utforma prompter. Det handlar om att skapa prompter som testar AI:ns förmåga att leverera rätt utdata. Det krävs vanligtvis flera tester och revideringar för att få fram effektiva prompter. Slutligen är det dags att validera utdata. Personen som tränar den stora språkmodellen använder då sina expertkunskaper för att kontrollera kvaliteten på de slutgiltiga utdata. I synnerhet när uppgiften är komplicerad eller kräver omfattande bakgrundskunskaper kan valideringen behöva utföras av en person med stor expertis.

Följande är de fyra främsta fördelarna med att samarbeta med experter som Lionbridge, som har stor erfarenhet och omfattande resurser för AI-träning.

Fördel 1: Effektivitet och produktivitet

Med hjälp av AI-träning kan företag hushålla med sin mest dyrbara resurs: tid. En vältränad AI ger högre produktivitet och effektivitet vid en rad olika uppgifter. I likhet med välutbildade medarbetare kan en noggrant tränad stor språkmodell

• ge insiktsfull kritik om verksamhet och arbetsflöden
• automatisera monotona uppgifter
• delvis automatisera mer komplicerade uppgifter, som att skriva eller optimera text för SEO
• söka igenom stora textmängder för att hitta specifik information
• påbörja uppgifter för mänskliga medarbetare, exempelvis genom att göra enkla efterforskningar. 

Exempel: Ett datainsamlingsprojekt

Lionbridge hjälpte en kund att skapa och träna en stor språkmodell som skulle användas till översättningar. Vi samlade in och översatte stora mängder data på målspråken och från innehåll i kundens bransch. Därefter utformade vi prompter och validerade utdata för att se till att den stora språkmodellen producerade förstklassiga resultat. Med våra AI-träningstjänster kunde kunden översätta innehåll snabbare och efter eget tidsschema. Det ledde till exponentiellt högre produktivitet.

Fördel 2: Kundupplevelsen

Alla företag vill erbjuda bästa tänkbara kundupplevelse – och AI kan bidra till det målet. Det går att träna en stor språkmodell i att betjäna kunder genom att

• besvara frågor via sofistikerade chattbotar
• erbjuda personliga rekommendationer
• leverera bättre service.

Det kan vara krångligt att träna en AI så att den kan sköta de här uppgifterna på ett tillförlitligt sätt och det krävs även AI-expertis. Det är viktigt att veta hur träningsdata om företagets produkter eller tjänster samt bra kundtjänstmetoder ska samlas in. Tänk även på att AI-träningsdata ska spegla mångfalden i samhället, så att den stora språkmodellen erbjuder fördomsfri kundservice med fingertoppskänsla. Om ett företags kundtjänst (oavsiktligt) är diskriminerande kan det allvarligt skada dess anseende. 

Exempel: Projekt med en inbäddad AI-assistent

Lionbridge hjälpte en kund att träna en stor språkmodell, så att den kunde svara på frågor om deras produktutbud. Språkmodellen ska även hantera enkla förfrågningar om hjälp med att boka in tider, få veta öppettider osv. Lionbridge erbjuder expertis inom AI-träning, men vi använder också Aurora AI Studio för att hjälpa våra kunder. Verktyget ger kunderna tillgång till ett globalt och mångfasetterat nätverk av crowdtestare. Tack vare Lionbridges AI-expertis och väl valda, manuella insatser kan kundens stora språkmodell fungera som en påläst, fördomsfri och effektiv inbäddad AI-assistent. Tjänsten förbättrar upplevelsen under kundresan, får företaget att stå ut från konkurrensen och bidrar därmed till ökad lojalitet bland kunderna. 

Fördel 3: Säkerställa ansvarsfull AI-användning

Ansvarsfull AI-användning är inte bara en trevlig detalj. Det är väldigt viktigt för företag att ta hänsyn till, både för sina egna ändamål och för att värna om företagets anseende. Kunderna handlar helst av företag som använder AI på ett sjyst sätt utan att göra skada och på ett sätt som gynnar dem. Ansvarsfull AI-användning handlar generellt om att följa fem grundläggande principer.

Som vi kort nämnde ovan bör all AI-träning och validering av utdata inbegripa steg för att utbilda den stora språkmodellen om exempelvis kultur, etnisk mångfald och andra aspekter som kan vara känsliga. LLM-träningen bör utföras av kunniga medarbetare och regelbundet övervakas eller kontrolleras efter införande.  Den stora språkmodellen bör även tränas så att den följer relevanta lagar och regler och aldrig gör något som kan utsätta användare för cyberrisker, personliga risker eller andra risker.  Det är viktigt att företag noga följer huvudprinciperna för ansvarsfull AI-användning och AI-förtroende. Annars riskerar det att försämra relationen till både befintliga och potentiella kunder. Det kan också få allvarliga konsekvenser i form av böter, viten och skadat anseende. 

Exempel. Granskning av skadligt innehåll

Lionbridge hjälpte en kund att träna sin stora språkmodell genom att granska en uppsättning träningsdata med bild och text. Vi klassificerade och märkte upp skadligt och olämpligt innehåll, så att kundens stora språkmodell kunde lära sig att känna igen det. I processen användes en säker anläggning och mänskliga granskare som märkte upp innehåll som kunde vara skadligt eller producera fördomar. 

Kontakta oss

Är du redo att utforska AI-träning som kan hjälpa ditt företag att vässa konkurrensförmågan i en AI-mättad ekonomi? Vill du införa AI i din verksamhet på ett säkert sätt? Låt oss prata om hur Lionbridge kan hjälpa ditt företag att träna en egen stor språkmodell eller använda AI på andra sätt för att uppnå betydande konkurrensfördelar. Kontakta oss.