AILab Howest

Wat zijn privé AI-systemen?

Een privé-AI-systeem is een kunstmatig intelligentiemodel dat is geïmplementeerd op lokale servers of veilige cloudomgevingen, volledig eigendom van en beheerd door het bedrijf zelf.

In tegenstelling tot open-access AI-chatbots die elke prompt op externe servers opslaan—vaak gekoppeld aan gebruikersgegevens zoals e-mail, IP-adressen of locatie—private AI-systemen geven je totale controle over je gegevens.Dit elimineert het risico dat werknemers per ongeluk gevoelige bedrijfsinformatie delen op externe platforms. Bovendien zorgt private AI in sectoren zoals gezondheidszorg, financiën en recht ervoor dat wordt voldaan aan regelgeving zoals GDPR, HIPAA en andere die de opslag en verwerking van gegevens regelen.

De voordelen van kleine taalmodellen

Nu zou men zich kunnen zorgen maken dat de rekenkracht die nodig is voor grote taalmodellen uw IT-infrastructuur zou kunnen belasten. Gelukkig hebben recente vooruitgangen in kleine taalmodellen deze zorgen overbodig gemaakt.

Kleine taalmodellen vereisen aanzienlijk minder middelen en kunnen worden afgestemd op specifieke taken.

In een zakelijke omgeving dienen AI-chatbots vaak een specifiek doel, zoals klantenondersteuning of training van medewerkers. In deze scenario's is de brede kennisbasis van een groot taalmodel niet altijd nodig. Een kleiner model, getraind op een meer gefocuste dataset, kan even goed presteren. Belangrijk is dat deze kleine taalmodellen efficiënter zijn en minder energie en rekenkracht verbruiken.

Intrigerend is het vaak te vinden dat, in dergelijke gespecialiseerde toepassingen, kleine modellen beter presteren dan algemene grote taalmodellen. Door deze kleinere, speciaal gebouwde modellen lokaal in te zetten, krijgen bedrijven volledige controle over zowel de gebruikersinvoer als de output van het model, waardoor ervoor wordt gezorgd dat het precies is afgestemd op specifieke bedrijfsdoelstellingen.

Gebruik maken van Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Hoewel Private AI controle en veiligheid biedt, kan het nog steeds een uitdaging tegenkomen: hoe zorg je ervoor dat het systeem de meest recente en relevante informatie heeft om te reageren? Dit is waar Retrieval-Augmented Generation (RAG) om de hoek komt kijken.

RAG combineert de sterke punten van traditionele retrievalsystemen met generatieve AI-modellen. In plaats van uitsluitend afhankelijk te zijn van voorgetrainde kennis, haalt een RAG-systeem dynamisch relevante documenten of gegevens op uit interne kennisbases om antwoorden te genereren.

Door een retriever in het taalmodel op te nemen, elimineert RAG de noodzaak voor constante hertraining wanneer nieuwe informatie beschikbaar komt, wat een veel tijd- en middelenefficiëntere aanpak biedt.

Bovendien, omdat RAG-systemen putten uit op maat gemaakte, betrouwbare kennisbronnen, is de kans kleiner dat ze feitelijke fouten of hallucinaties produceren dan algemene modellen. Daarnaast kan een RAG-systeem wijzen op de bron waar ze de informatie hebben gevonden, waardoor het gemakkelijk is om de nauwkeurigheid van de output te verifiëren.

Waarom kleine taalmodellen en RAG implementeren voor private AI?

Samengevat biedt de combinatie van kleine taalmodellen met RAG-systemen een robuuste oplossing voor het ontwikkelen van privé AI-chatbots die veilig, aanpasbaar en efficiënt zijn.

• Herwin Controle:
  • Het lokaal draaien van de chatbot biedt volledige controle over gebruikersgegevens.
  • Kleine taalmodellen maken het mogelijk om de modeltraining aan te passen.
• Verbeterde prestaties:
  • Kleine, op maat gemaakte taalmodellen presteren beter dan algemene grote modellen.
  • RAG-systemen minimaliseren feitelijke fouten door gegevens op te halen uit een gerichte kennisbasis.
• Kostenefficiëntie:
  • Lokale systemen vermijden de terugkerende API-kosten van aanbieders zoals OpenAI.
  • Kleine taalmodellen zijn meer computationeel en energie-efficiënt.
  • RAG-systemen verminderen de noodzaak voor constante hertraining, wat zowel tijd als computerbronnen bespaart.