VÄLJ SPRÅK:

två personer granskar AI-träningsdata

Tre risker med att hoppa över AI-träningen

Därför behöver du experthjälp när du ska träna din stora språkmodell

De flesta företag är överens om att AI är ett viktigt verktyg för att behålla konkurrenskraften på dagens marknad. I Deloitte-studien ”State of AI in the Enterprise” uppger 83 procent av alla företag som börjat använda AI att de uppnått märkbara fördelar. Enligt en artikel i tidskriften Forbes är AI också ett sätt att imponera på kunder som föredrar att samarbeta med företag som prioriterar kundservice. Företag som tar hjälp av AI använder ofta tekniken inom

  • kundservice
  • IT-automatisering
  • marknadsföring och försäljning
  • insatser för att förhindra och upptäcka bedrägerier.

En betydande minoritet av alla företag är också rädda för att börja använda AI – och oron är befogad. Även om användningen av AI kan leda till enorma fördelar innebär det också betydande startkostnader och stora risker om AI-verktyg införs i arbetsflöden på ett felaktigt sätt. Det finns tre huvudsakliga risker med att strunta i AI-träningen och försöka träna din egen stora språkmodell (LLM) utan hjälp av AI-experter eller genomtänkt insamling och uppmärkning av data.

Risker med att hoppa över AI-träningen. 1: Bortkastade pengar

Den här risken är den mest omedelbara för företaget. Det är väl känt att det kostar en hel del att införa AI-lösningar. Det är emellertid en risk som är värd att ta om AI-genererat innehåll, AI-översättning, bättre kundservice och så vidare ger betydande avkastning och/eller lägre driftkostnader. Om ett företag överlämnar AI-utvecklingsarbetet till medarbetare som inte är rustade för att hantera det, kan den stora språkmodellen ge undermåliga resultat eller få svårt att bidra till företagets uppställda mål. Då blir startkostnaden för att införa AI en ekonomisk förlust, precis som den tid och arbetsinsats som ägnas åt att införa den stora språkmodellen (på ett mindre lämpligt sätt).

Lösning

Samarbeta med AI-träningsexperter som Lionbridge. Vi har hjälpt många kunder, bland annat flera industrijättar, att träna sina stora språkmodeller så att de ska leverera optimala resultat. Kunderna kan numera använda sina stora språkmodeller för att exempelvis

  • besvara frågor om företagets handbok
  • besvara frågor som en sofistikerad chattbot
  • översätta innehåll till olika språk
  • transkreera innehåll på franska
  • förstå muntliga frågor från kunder med brytning.

Risker med att hoppa över AI-träningen. 2: Den stora språkmodellen kan generera innehåll som är fördomsfullt, rasistiskt, sexistiskt osv.

Vid träning av stora språkmodeller är det viktigt att se till att träningsdata speglar mångfalden i samhället och toleranta perspektiv. Med felaktig datainsamling ökar risken för att ett AI-system producerar fördomsfulla, rasistiska, sexistiska eller diskriminerande utdata. Det kan få betydande konsekvenser för ett företag, oavsett om den stora språkmodellen används för att skapa AI-innehåll, erbjuda kundservice, översätta eller något annat. Om ett företags stora språkmodell används med dåligt uppmärkta data eller data inte valideras ordentligt kan den

  • allvarligt skada företagets anseende
  • få företaget utkastat från viktiga plattformar och webbplatser för sociala medier
  • förolämpa befintliga och potentiella kunder
  • medföra böter eller viten för hatiskt språkbruk
  • och mycket mer!

Lösning

Samarbeta med experter på AI-träning för att se till att de data som samlas in till din stora språkmodell gör att den kan leverera utdata som inte innehåller fördomar eller diskriminerande och hatiskt språk. Du kan till exempel använda Aurora AI Studio™ från Lionbridge, som erbjuder communitytestning med en global och mångfasetterad testgrupp.

en digital spiraldesign

Risker med att hoppa över AI-träningen. 3: Den stora språkmodellen kan generera felaktiga resultat

Det finns många orsaker till att AI-system kan ”hallucinera”, det vill säga producera felaktiga utdata. Till exempel:

  • Ofullständiga träningsdata
  • Felaktiga träningsdata
  • Inaktuella data
  • Ofullständig förståelse
  • Ineffektiva prompter

Alla dessa faktorer hänger ihop med AI-träning. Utan optimal AI-träning är det svårt att bygga upp förtroende för AI. Om en stor språkmodell inte tränas på rätt sätt kan den ge dina kunder felaktiga råd, presentera dina tjänster eller produkter på ett missvisande sätt, generera felaktigt marknadsföringsmaterial eller göra något annat negativt. I allmänhet leder det till katastrofala resultat.

Lösning

Samarbeta med experter på AI-träning för att samla in en varierad uppsättning träningsdata som rustar den stora språkmodellen för att leverera tillförlitliga resultat. Få hjälp med att utforma och testa prompter som ofta ska ges till AI-systemet. Överväg ett kontinuerligt samarbete med AI-experter för att uppdatera och förnya den stora språkmodellen vid behov.

En digitaliserad hjärna och moderkortsdesign

Kontakta oss

Är du redo att påbörja din AI-träning med Lionbridges experter? Vi har hjälpt många kunder att uppnå hög avkastning på sina investeringar i stora språkmodeller. Vi kan se till att din stora språkmodell bidrar till att företaget snabbare når sina mål. Kontakta oss.

Ange företagets e-postadress.
Genom att markera rutan nedan godkänner du att få våra e-postmeddelanden med marknadsföring. Du får information om tankeledarskap, bästa praxis och marknadstrender i språktjänster från Lionbridge.

Om du vill avbryta prenumerationen, och veta hur vi behandlar dina personuppgifter, se vår integritetspolicy.

linkedin sharing button
  • #technology
  • #translation_localization
  • #ai
  • #generative-ai
  • #blog_posts

FÖRFATTARE
Samantha Keefe och Susan Morgan, VP of AI Sales