Alle kender de fantastiske resultater som large language modeller (LLM) som ChatGPT kan fremvise. LLM’erne er flagskibene i et stort hav af kunstig intelligens-applikationer, der rækker fra (relativt) enkle til hyperkomplekse.
Kunstig intelligens
Kunstig intelligens (AI) hedder sådan fordi systemets evner ikke direkte frembringes af menneskelige programmørers logik, men ved at autonomt at udlede sammenhænge i data, f.eks. ved at indstille variable i et neutralt netværk eller ved at finde statistiske sammenhænge mellem ”tokens” (enkeltord).
Masser af virksomheder har egne AI-applikationer, hvordan gør de?
Gør-det-selv
Første trin er at overveje “promt’en”, som er det input/spørgsmål, AI-modellen skal forholde sig til. Andet trin er at identificere de data, der er tilgængelige til læring. Hvis data er systematiske, mener Google, at man kan klare sig med 1000 datasæt, hvoraf 800 bruges til træning, de resterende til verifikation. Hvis data ikke er systematiske, bliver kravene langt større, ChatGBT er efter sigende trænet på hele Internettet. Tredje og fjerde trin er udvælgelse/tilpasning eller udvikling af en grundmodel og udvælgelse af en afviklingsplatform. Se f.eks. Google Vertex.
Så kan træningen iværksættes, resultater verificeres, modellen fintunes og systemet sættes i drift.
Hvad koster det?
I sagens natur er det umuligt at give generelle anvisninger på omkostninger, men søgninger på nettet angiver prisniveauet for udvikling fra 200.000 DKK for enkle projekter, hvortil naturligvis kommer driftsomkostninger. En øvre grænse findes knapt nok!
Jeppe Vangsgaard
jv@saphiens.com
28. april 2024
saphiens a/s hjælper virksomheder med strategi, ledelse og salg
strategi/ledelse/salg 