Miten kehittää oma erikoistunut malli ja ymmärtää sen merkitys finanssialalla

Kun puhumme erikoistuneiden mallien kehittämisestä, kyse ei ole vain teknisistä yksityiskohdista, vaan myös siitä, kuinka voimme parantaa tekoälyn ymmärrystä tietyistä aloista, kuten lääketieteestä tai taloudesta. Yksi keskeinen askel tämän tavoitteen saavuttamiseksi on mallin tokenisointi – prosessi, jossa sanasto ja merkitykset pilkotaan ja käsitellään tavalla, joka vastaa kyseisen alan erityispiirteitä.

Kun mallia koulutetaan taloudellisia tekstejä varten, tokenisointi on vain ensimmäinen vaihe. Seuraava tärkeä askel on itse mallin kouluttaminen. On kaksi pääasiallista tapaa kouluttaa oma erikoistunut malli: aloittaa alusta ja esikouluttaa malli omalla datalla tai ottaa olemassa oleva malli ja hienosäätää se omalla datalla. Usein organisaatiot valitsevat jälkimmäisen lähestymistavan, koska se on kustannustehokkaampi ja nopeampi. Tämä on erityisen tärkeää, jos halutaan nopeasti saada käyttöön talousalueelle soveltuvia sovelluksia ilman, että tarvitaan valtavia resursseja.

Koulutuksen laajuus on kuitenkin tärkeä huomioitava tekijä. Jos yritys päättää kouluttaa omaa pohjamalliaan, sen on ymmärrettävä, kuinka paljon laskentatehoa se tarvitsee. Jos otetaan esimerkiksi tilanne, jossa talousalan yritys aikoo kouluttaa mallia, jossa on biljoona parametria ja 1 biljoona tokenia, sen täytyy varautua käyttämään tuhansia kalliita GPU-kiihdyttimiä, kuten NVIDIA A100 tai H100, jotka voivat maksaa miljoonia dollareita. Tällaisen projektin kustannukset voivat olla valtavat, ja on syytä pohtia, olisiko pienemmän mallin hienosäätäminen yhtä tehokasta, jos ei jopa parempaa.

Tämä ei tarkoita, etteikö suuremmilla malleilla olisi paikkansa, mutta käytännössä pienemmät ja optimoidut mallit voivat yllättää suorituskyvyllään, jopa ylittäen suurempien mallien kyvyt tietyissä tehtävissä. Esimerkiksi taloudellisten tekstien käsittelyssä voi olla riittävää käyttää pienempää, huolellisesti kuratoitua dataa, jolloin mallin suorituskyky saattaa olla jopa parempi kuin suuremman, monimutkaisempaan dataan perustuvan mallin.

Yksi tärkeä huomio on, että data on mallin onnistumisen avain. Datankeruu ja sen kuratointi ovat keskeisiä tekijöitä, jotka määrittävät, kuinka hyvin malli pystyy oppimaan ja ymmärtämään talouden nyansseja. Tärkeää on käyttää oikeanlaista dataa, joka on relevanttia ja ajankohtaista, sillä se varmistaa, että malli ei vain ole kielitieteellisesti tarkka, vaan myös osaa tehdä johtopäätöksiä tietyn alan erityispiirteistä.

Kun malli on koulutettu, on olemassa useita tapoja hienosäätää sitä edelleen. Yksi yleisimmistä lähestymistavoista on ns. kausaalinen kielimalli (CLM), jossa malli ennustaa seuraavan sanan tai tokenin aiemman kontekstin perusteella. Tämä menetelmä soveltuu erityisesti generatiivisiin tehtäviin, kuten tekstin luomiseen. Toisaalta, jos malli tarvitsee syvempää ymmärrystä lauseiden kontekstista ja sanojen suhteista, kuten BERT-malli, joka käyttää maskattua kielimallinnusta (MLM), voi olla parempi valinta. Molemmat lähestymistavat tarjoavat erilaisia etuja ja niiden valinta riippuu siitä, millaista tehtävää malli tulee suorittamaan.

Yhteenvetona voidaan todeta, että erikoistuneiden mallien kehittäminen ei ole pelkästään tekninen haaste, vaan myös taloudellinen ja strateginen päätös, joka vaatii huolellista suunnittelua ja oikeiden työkalujen valintaa. Oikein koulutettu ja hienosäädetty malli voi tuottaa yllättävän hyviä tuloksia ja tuoda merkittäviä etuja talousalan yrityksille.

Kuinka S3: ennakoiva muistinhallinta parantaa GPU:n käyttöä ja kustannustehokkuutta suurilla malleilla?

S3-järjestelmä on ehdotettu ratkaisuksi, joka parantaa suurten generatiivisten mallien suorituskykyä ja muistinhallintaa, erityisesti syväoppimisessa käytettävillä GPU-alustoilla. Järjestelmän ydinajatus on ennakoida (tai "spekuloida") tulostettavan sekvenssin pituus etukäteen, jolloin voidaan optimoida GPU:n muistiresurssien käyttöä ja parantaa kokonaissuorituskykyä. Tämä lähestymistapa, yhdessä dynaamisen ajoituksen kanssa, voi merkittävästi vähentää muistivarauksen ylikapasiteetista aiheutuvia tehottomuuksia, joita perinteiset LLM-palveluarkkitehtuurit kohtaavat.

Ensimmäinen komponentti, sekvenssin pituuden ennustaja, perustuu Distilbert-malliin, joka on pienempi ja nopeampi versio BERT-mallista. Ennustaja koulutettiin vastaamaan kysymys-vastausparien pituusennusteita käyttämällä datasettejä kuten Alpaca, jossa kysymykset olivat syötteitä ja vastausten pituudet ennustettiin tavoitteiksi. Koulutuksen tuloksena tämä malli pystyi ennustamaan tulostettavan sekvenssin pituuden äärimmäisen tarkasti – 98,61 %:n tarkkuudella. Virheiden keskimääräinen poikkeama oli vain 1,03, mikä osoittaa mallin erinomaisen suorituskyvyn, vaikka kaikki ennusteet eivät olleet täysin tarkkoja.

Toinen komponentti, pituus-sensitiivinen sekvenssien ajoittaja, käsittelee tulevia sekvenssejä ennusteiden perusteella. Ajoittaja lajittelee sekvenssit niiden ennustetun pituuden mukaan ja ryhmittelee ne niin, että GPU:n käyttöaste maksimoituu, eikä muistirajoituksia ylitetä. Tämä algoritmi on samankaltainen kuin “decreasing first fit” -menetelmä, joka on tunnettu pakkausongelmien ratkaisussa. Lisäksi ajoittaja hyödyntää ORCA-järjestelmän iteratiivistä ajoitustekniikkaa, mikä parantaa joustavuutta ja vähentää odotusaikoja.

Kolmas komponentti on valvoja, joka valvoo GPU:n käyttöä ja puuttuu ennustevirheisiin. Jos sekvenssi ylittää sille määritetyn muistin, valvoja voi keskeyttää sen ja jakaa resursseja uudelleen. Valvoja myös uudelleenkouluttaa ennustajaa virheiden pohjalta, jotta järjestelmä kehittyy ja sopeutuu ajan myötä. Tämä kokonaisvaltainen lähestymistapa mahdollistaa S3:n tehokkaan toiminnan jopa silloin, kun ennusteet eivät ole täysin oikeita, säilyttäen silti korkean läpimenon ja optimaalisen resurssien käytön.

S3:n suorituskykyä arvioitiin eri GPU-konfiguraatioilla useilla malleilla, kuten GPT-3:lla, ja tulokset osoittavat sen olevan huomattavasti tehokkaampi verrattuna kilpailijoihin, kuten ORCA-järjestelmään. Esimerkiksi GPT-3:lla S3:n läpimeno oli jopa 6,49 kertaa suurempi kuin ORCA:n. Tässä tarkastelussa S3:n kyky käsitellä suurempia malleja pienemmällä GPU-määrällä nousi erityisesti esiin. S3 saavutti lähes saman suorituskyvyn kuuden GPU:n kokoonpanolla kuin ORCA kymmenellä GPU:lla. Tämä saavutettiin hyödyntämällä S3:n putkistoparalellisuutta, joka jakaa työkuorman tehokkaasti GPU:iden kesken.

S3:n kustannusvaikutukset ovat merkittävät, sillä se pystyy saavuttamaan saman suorituskyvyn pienemmällä GPU-resurssimäärällä verrattuna muihin järjestelmiin, kuten ORCA:an. Tämä tarkoittaa suoraa säästöä laitteiston hankinta- ja ylläpitokustannuksissa sekä energiankulutuksessa. S3:n optimointi muistin käytössä ja erikokoisten sekvenssien tehokas käsittely mahdollistavat merkittäviä kustannussäästöjä erityisesti suurissa tuotantoympäristöissä, joissa lisä-GPU:iden hankinta voi olla kallista. Tällöin S3:n valinta ei ole vain suorituskyvyn kannalta järkevää, vaan myös taloudellisesti kestävää.

Kun tarkastellaan S3:n potentiaalia suurempien mallien hyödyntämisessä, on tärkeää ymmärtää, että se ei ainoastaan paranna suorituskykyä, vaan tuo myös merkittäviä etuja kustannustehokkuuden ja resurssien käytön osalta. Järjestelmä on suunniteltu erityisesti käsittelemään suuria ja monimutkaisia malleja, joissa perinteiset lähestymistavat epäonnistuvat resurssien rajallisuuden vuoksi. S3:n tarjoamat säästöt voivat tehdä siitä houkuttelevan vaihtoehdon organisaatioille, jotka käsittelevät suuria kielellisiä malleja, mutta haluavat samalla vähentää laitteistokustannuksia ja parantaa käyttöasteen tehokkuutta.

Miten rakentaa tehokas GenAI-tiimi yrityksissä?

Generatiivinen tekoäly (GenAI) on noussut keskeiseksi teknologiaksi yrityssektorilla, ja sen vaikutus liiketoimintaan on nopeasti kasvamassa. Viimeaikaiset tutkimukset osoittavat, että jopa 81 % suurista yrityksistä on perustanut omat GenAI-tiiminsä, joissa on vähintään kymmenen jäsentä. Tämä korostaa, kuinka tärkeä rooli GenAI:lla on nykyisten liiketoimintastrategioiden toteuttamisessa. Tekoälyn jatkuva kehitys asettaa kuitenkin uusia vaatimuksia tiimirakenteille ja johtamiselle, mikä tekee GenAI-tiimien rakentamisesta haasteellista.

GenAI-tiimien rakentamisessa korostuu erityisesti liiketoiminnan ja teknologian välisen yhteyden ymmärtäminen. Pienemmät yritykset, joiden liikevaihto on 50-200 miljoonaa dollaria, ovat erityisen aktiivisia GenAI-teknologioiden hyödyntämisessä, ja jopa 57 % niiden johtajista käyttää GenAI:ta viikoittain. Suuremmat organisaatiot ovat sen sijaan varovaisempia, keskittyen erityisesti GenAI:n tuottaman tiedon tarkkuuteen ja luotettavuuteen. Tämä varovaisuus johtuu suurelta osin luottamuskysymyksistä ja tarpeesta varmistaa teknologian luotettavuus ennen sen laajempaa käyttöönottoa.

GenAI-tiimien muodostaminen eroaa perinteisten ohjelmistokehitystiimien rakentamisesta monella tapaa. Tekoälyn kehityksen nopeus ja monimutkaisuus vaativat tiimeiltä erityistä ketteryyttä ja kykyä sopeutua nopeasti muuttuviin tilanteisiin. GenAI-projekteissa on tärkeää omaksua nopea prototyyppien luominen, jatkuva iterointi ja joustava lähestymistapa projektinhallintaan. Tiimit, jotka pystyvät nopeasti reagoimaan teknologian kehityksen tuomiin muutoksiin, menestyvät parhaiten.

GenAI-tiimissä tarvitaan erikoistuneita taitoja ja innovatiivista ajattelua. Perinteisen ohjelmistokehityksen lisäksi GenAI-asiantuntijat tarvitsevat syvällistä osaamista koneoppimisesta, datatieteistä ja tekoälyn eettisistä kysymyksistä. Näiden osaamisalueiden merkitys näkyy rekrytoinnissa, koulutuksessa ja tiimityössä. Erityisesti GenAI-tiimien kulttuurin on tuettava turvallista kokeilua ja innovaatiota. Tiimissä tulee olla ilmapiiri, jossa jäsenet voivat vapaasti kokeilla uusia ideoita, oppia epäonnistumisista ja jakaa tietoa.

GenAI-tiimien johtaminen vaatii erityistä osaamista. GenAI:n liiketoiminnallinen ja yhteiskunnallinen vaikutus on laaja, ja sen ymmärtäminen on elintärkeää, jotta tiimi voi toimia tehokkaasti. Johtajien on hallittava teknologian kehitys ja oltava valmiita ohjaamaan tiimejä jatkuvaan oppimiseen ja digitaaliseen osaamiseen. Hyvä johtaminen GenAI-tiimissä ei rajoitu vain strategisten suuntaviivojen asettamiseen, vaan siihen kuuluu myös tiimin jäsenten kehittäminen ja tukeminen.

GenAI-tiimien rakenne on kriittinen tekijä projektin onnistumisessa. Tiimin on oltava monipuolinen ja kyettävä ratkaisemaan monenlaisia haasteita. Liian tekninen tiimi saattaa tehdä edistysaskeleita teknologian rajoilla, mutta se voi jäädä jälkeen liiketoiminnan tavoitteista ja eettisistä kysymyksistä. Toisaalta liian hallinnollinen tiimi voi menestyä liiketoiminnallisessa ulottuvuudessa, mutta jäädä jälkeen teknisessä kehityksessä. On tärkeää, että tiimissä on tasapaino teknisten taitojen, strategisen näkemyksen ja eettisten kysymysten välillä.

Erityisesti GenAI-projekteissa on otettava huomioon eettiset näkökulmat, turvallisuus ja kustannusten hallinta. Teknologian kehityksen innostuksessa saattaa helposti unohtaa nämä osa-alueet, mutta ne ovat olennaisia kestävän ja vastuullisen tekoälyn kehittämisessä. Eettiset kysymykset, kuten ennakkoluulojen ehkäisy ja yksityisyyden suoja, ovat keskeisiä, samoin kuin turvallisuus, joka estää tekoälyn haitallisten seurausten syntymistä. Kustannusten hallinta puolestaan takaa, että projekti pysyy kannattavana ja tuottaa todellista arvoa.

GenAI-tiimiin kannattaa valita monenlaisia asiantuntijoita, jotka tuovat eri näkökulmia ja osaamista projektiin. Esimerkiksi tekoälyn mallien kehittäjät (LLM-insinöörit) ja AI/ML-mallien käyttöönottoon erikoistuneet asiantuntijat vastaavat teknisestä toteutuksesta, kun taas tuote- ja alakohtaiset asiantuntijat varmistavat, että GenAI-ratkaisut ovat relevantteja ja arvokkaita tietyssä liiketoimintaympäristössä. Operatiivinen ja datanhallintaosaaminen on myös olennainen osa tiimiä, sillä GenAI:n jatkuva toiminta vaatii huolellista valvontaa ja eettistä vastuullisuutta.

GenAI-tiimiä suunniteltaessa on tärkeää välttää roolien aliarvioimista. Eettisten ja turvallisuusroolien merkitys on noussut esiin erityisesti tekoälyn roolia yhteiskunnassa pohtiessa. Nämä tehtävät voivat jäädä helposti huomiotta teknologisen innovaation keskellä, mutta niiden huolellinen huomioiminen on elintärkeää tekoälyn vastuullisen kehittämisen kannalta. Kustannusten hallinta on myös kriittinen tekijä, joka takaa, että projekti pysyy taloudellisesti kestävä ja voi tuottaa pitkän aikavälin hyötyjä.