हाल ही में, Gartner ने एक नई रिपोर्ट जारी की है जिसमें बताया गया है कि 2027 तक, कंपनियां सामान्य-उद्देश्य वाले बड़े भाषा मॉडल (LLM) की तुलना में तीन गुना अधिक बार विशिष्ट कार्यों के लिए AI मॉडल का उपयोग करेंगी। रिपोर्ट में उल्लेख किया गया है कि यद्यपि LLM में भाषा प्रसंस्करण में शक्तिशाली क्षमताएँ हैं, लेकिन जब ऐसे कार्यों की बात आती है जिनके लिए विशिष्ट व्यावसायिक क्षेत्रों की गहरी समझ की आवश्यकता होती है, तो उनके उत्तरों की सटीकता कम हो जाती है। इसलिए, अधिक से अधिक कंपनियां अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कस्टमाइज्ड AI मॉडल पर ध्यान केंद्रित कर रही हैं।
स्रोत नोट: AI द्वारा उत्पन्न छवि, छवि लाइसेंसिंग सेवा प्रदाता Midjourney
Gartner के उपाध्यक्ष और विश्लेषक Sumit Agarwal का कहना है कि यह बदलाव मुख्य रूप से व्यावसायिक कार्यप्रवाह की बढ़ती जटिलता और सटीकता की बढ़ती मांग के कारण है। "ये छोटे और कार्य-विशिष्ट मॉडल तेजी से प्रतिक्रिया देते हैं और कम कम्प्यूटेशनल संसाधनों का उपयोग करते हैं, जिससे परिचालन और रखरखाव लागत कम होती है," Agarwal ने रिपोर्ट में कहा।
LLM के विपरीत, कार्य-विशिष्ट मॉडल को रिकवरी-एन्हांस्ड जनरेशन या फाइन-ट्यूनिंग जैसी तकनीकों के माध्यम से विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप बनाया जा सकता है। इस प्रक्रिया में, कॉर्पोरेट डेटा अत्यंत महत्वपूर्ण है क्योंकि यह कंपनियों को मॉडल को वैयक्तिकृत करने में मदद कर सकता है। हालाँकि, इसके लिए कंपनियों को यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा की गुणवत्ता जांच, तैयारी और प्रबंधन करने की भी आवश्यकता है कि उपयुक्त डेटा का उपयोग किया जा रहा है।
Agarwal कहते हैं: "जैसे-जैसे कंपनियां अपने निजी डेटा और विशिष्ट प्रक्रियाओं से प्राप्त अंतर्दृष्टि के मूल्य के बारे में अधिक जागरूक होती जा रही हैं, वे अपने मॉडल का मुद्रीकरण शुरू कर सकती हैं और इन संसाधनों तक अपने ग्राहकों और यहां तक कि प्रतिस्पर्धियों सहित व्यापक दर्शकों तक पहुंच प्रदान कर सकती हैं।" यह डेटा और ज्ञान के उपयोग में कंपनियों के लिए एक सुरक्षात्मक दृष्टिकोण से अधिक खुले और सहयोगी दृष्टिकोण की ओर एक बदलाव को चिह्नित करता है।