Большие языковые модели (Large language models, LLM) — это прорыв в области искусственного интеллекта (ИИ), в частности обработки естественного языка. Эти модели, такие как GPT-4, разработанная OpenAI, и Gemini, разработанная Google, используют обширные наборы данных и алгоритмы глубокого обучения для понимания и создания человеческого языка. Они обучены работе с различными источниками данных, включая книги, статьи и веб-сайты, чтобы прогнозировать и создавать текст, имитирующий человеческий текст. Размер этих моделей, содержащих миллиарды или даже триллионы параметров, позволяет им справляться с очень сложными языковыми и когнитивными задачами.
Помимо создания текста, LLM могут выполнять различные задачи, такие как перевод, обобщение, анализ данных и ответы на вопросы. Их способность понимать контекст и нюансы языка делает их очень универсальными. Эта адаптивность привела к их внедрению во многих областях, включая обслуживание клиентов, создание контента и более специализированные области, такие как управление ИТ-услугами (ITSM).
5 способов использования больших языковых моделей в ITSM
Автоматизированное управление инцидентами. LLM революционизируют управление инцидентами, автоматизируя первоначальное реагирование на ИТ-проблемы. Они могут быстро просматривать журналы инцидентов, выявлять закономерности и точно классифицировать инциденты. Это сокращает время, затрачиваемое ИТ-персоналом на первичную диагностику, позволяя им сосредоточиться на более сложных проблемах. Кроме того, LLM могут предоставлять обновления и решения общих ИТ-проблем в режиме реального времени с помощью чат-ботов, эффективно выступая в качестве первой линии поддержки. Такая автоматизированная помощь ускоряет процесс решения проблем, минимизирует время простоя и повышает удовлетворенность конечных пользователей.
Улучшенное управление знаниями. LLM улучшают управление знаниями за счет создания и поддержания баз знаний. Они могут анализировать обширные наборы данных для извлечения релевантной информации, предоставления точных результатов поиска и предложения обновлений контента. Кроме того, LLM могут автоматически создавать документацию, часто задаваемые вопросы и практические руководства на основе последних инцидентов и решений.
Виртуальные агенты ИТ-поддержки. Виртуальные агенты ИТ-поддержки, работающие на базе LLM, предоставляют конечным пользователям помощь в режиме 24/7, решая распространенные ИТ-проблемы без вмешательства человека. Эти агенты понимают запросы конечных пользователей, предлагают релевантные решения и при необходимости передают сложные проблемы техническим специалистам-специалистам. LLM также предлагают персонализированную поддержку путем изучения предпочтений и поведения конечных пользователей. Развертывание виртуальных агентов ИТ-поддержки снижает нагрузку на ИТ-персонал, позволяя им сосредоточиться на более стратегических инициативах, в то время как рутинные задачи выполняются автоматически.
Помощь в управлении изменениями. LLM помогают управлять изменениями (или в ITIL 4 поддерживать изменения), анализируя предлагаемые изменения и прогнозируя потенциальное влияние на ИТ-среду. Они могут моделировать сценарии, выделять риски и рекомендовать меры по их устранению на основе исторических данных и тенденций. Такой подход, основанный на данных, помогает обеспечить плавное внедрение изменений, сводя к минимуму сбои и избегая непредвиденных проблем. Кроме того, LLM могут оптимизировать процесс коммуникации во время управления изменениями, создавая четкие и краткие планы коммуникации, уведомления заинтересованных сторон и документацию.
Проактивное управление проблемами. Проактивное управление проблемами значительно выигрывает от способности LLM анализировать огромные объемы данных и выявлять закономерности, указывающие на будущие проблемы. Эти модели могут прогнозировать потенциальные проблемы до их возникновения, что позволяет ИТ-специалистам принимать превентивные меры. LLM также поддерживают анализ первопричин, быстро просматривая данные об инцидентах и выявляя основные проблемы.
Рекомендации по использованию LLM в ITSM
Используйте помощников по программированию на основе искусственного интеллекта для улучшения инструментов и интеграции ITSM. Помощники по программированию на основе искусственного интеллекта могут значительно упростить настройку и интеграцию инструментов ITSM даже для операционного персонала без опыта программирования. Эти помощники используют возможности LLM для написания, отладки и оптимизации кода, гарантируя, что решения ITSM адаптированы к конкретным потребностям организации. Примеры помощников по программированию с искусственным интеллектом включают Tabnine и OpenAI GPT-4o. Кроме того, помощники по программированию на основе искусственного интеллекта на основе LLM могут помочь в интеграции разрозненных ИТ-систем, обеспечивая бесперебойный поток данных и связь между различными платформами ITSM.
По возможности анонимизируйте данные, чтобы защитить конфиденциальность пользователей. Анонимизация данных помогает защитить идентификационные данные пользователей и конфиденциальную информацию, используя при этом возможности LLM. Такие методы, как маскировка данных, токенизация и шифрование, должны использоваться для защиты конфиденциальности пользователей и соблюдения правил защиты данных. LLM могут быть настроены таким образом, чтобы подчеркнуть конфиденциальность путем анонимизации вводимых данных во время процесса обучения, тем самым гарантируя, что личная информация не будет использована случайно.
Используйте данные, относящиеся к предметной области, для повышения производительности LLM в контексте ITSM. Чтобы LLM были эффективными в ITSM, может быть полезно обучить их с помощью данных, специфичных для предметной области, — процесс, известный как тонкая настройка. Это специализированное обучение позволяет моделям понимать специфический язык, жаргон и нюансы, относящиеся к ITSM. Сосредоточившись на отраслевых наборах данных, LLM могут предоставлять более точные и контекстуально соответствующие ответы, значительно повышая свою общую полезность.
Обеспечьте совместимость с текущими платформами и рабочими процессами ITSM. Перед внедрением крайне важно оценить текущую среду ITSM и определить, как LLM могут легко интегрироваться, не прерывая текущие операции. Она включает в себя совместимость с программным обеспечением, оборудованием и сетевыми инфраструктурами. Совместимость гарантирует, что LLM дополняют, а не усложняют существующие практики, что приводит к более согласованным и эффективным операциям ITSM.
Установите четкие метрики для оценки эффективности LLM в ITSM. Эти показатели могут включать время отклика, точность решения, оценку удовлетворенности конечных пользователей и коэффициенты сокращения инцидентов. Отслеживая эти показатели, организации могут оценить, насколько хорошо работают LLM, и определить области для оптимизации. Регулярный их анализ помогает руководству принимать обоснованные решения об обновлениях, переподготовке и распределении ресурсов.
Включение LLM в процессы ITSM дает значительные преимущества, но требует тщательного планирования и исполнения. А значит, к их развертыванию следует подходить стратегически.
