.jpg?width=2048&height=1366&name=Loihde_some%20(7).jpg)
GPT-mallien käyttöönotto on vielä suhteellisen alkuvaiheessaan, mutta niiden potentiaali on jo nyt kiinnittänyt laajaa huomiota. Markkinoilla etsitään innokkaasti uusia ja hyödyllisiä tapoja hyödyntää kielimallien kykyä ymmärtää sanallista tekstiä. Yritykset tutkivat aktiivisesti erilaisia sovelluskohteita, kuten asiakaspalveluautomatisointi, sisällöntuotanto, käännökset ja jopa luovat kirjoitustehtävät. Generatiiviset kielimallit muodostavat houkuttavan rajapinnan kielen ja teknologian välille. Nämä älykkäät mallit, kuten GPT, ovat kuin digitaalisia avustajia, jotka eivät ainoastaan luo inhimillisen kaltaista tekstiä, vaan myös pystyvät tuottamaan teknistä sisältöä tietojärjestelmien käyttöön.
Tietovarastot muodostavat digitaalisen aarteen, joka kätkee sisäänsä runsaasti arvokasta tietoa eri aiheista. Näissä kokoelmissa piilee kuitenkin haaste: pääsy tiedon syvyyksiin vaatii usein teknistä asiantuntemusta. Perinteisesti tiedon kaivaminen tietovarastoista on edellyttänyt SQL-kyselyjen taitavaa käyttöä ja ymmärrystä tietokantarakenteista, joka on useimmille loppukäyttäjälle ylisepääsemätön este.
GPT-mallien potentiaali ulottuu myös tietovarastojen uudenlaiseen tutkimiseen ja hyödyntämiseen. Voimme kuvitella tilanteen, jossa sen sijaan että kirjoittaisimme monimutkaisia SQL-kyselyitä, voisimme antaa vapaamuotoisen kuvauksen siitä, mitä tietoa haluamme saada tietovarastosta. Generatiiviset kielimallit, kuten GPT, voivat toimia kääntäjinä käyttäjän sanallisesti ilmaiseman tietopyynnön ja tarvittavan SQL-kyselyn välillä. Tämä avaisi mahdollisuuden laajemmalle joukolle ihmisiä tavoittaa tietoa tietovarastoista ilman syvää teknistä osaamista. Yksinkertaisesti sanottuna, GPT-mallit toimisivat kuin kielitaitoiset tulkit, jotka ymmärtävät käyttäjän tarpeet ja muokkaavat ne tehokkaiksi tietokantakyselyiksi. Tämä edustaisi merkittävää askelta kohti tietovarastojen tiedon avaamista.
Vaikka GPT-mallien käyttö tietovarastojen kanssa voi avata uusia mahdollisuuksia, on tärkeää muistaa, että niiden käyttö edellyttää tarkkaa suunnittelua ja valmistelua. Tietovaraston ’opettaminen’ ymmärrettäväksi GPT-mallille vaatii selkeää käsitemallia, joka auttaa mallia tunnistamaan syötteessä käytetyt hakutermit ja kontekstin. Tämä tarkoittaa, että tietovaraston rakenteen ja käsitteiden on oltava huolellisesti harkittuja ja selkeitä. Lisäksi perinteiset hyvät tietokannan suunnittelukäytännöt ja nimeämisstandardit ovat edelleen arvokkaita, sillä ne auttavat GPT-mallia tuottamaan oikeita tuloksia. Tavoitteena on luoda harmoninen yhteys ihmisen ilmaiseman tarpeen ja tietokantakyselyn välille, jotta tiedon haku ja hyödyntäminen olisi mahdollisimman tehokasta ja tarkoituksenmukaista.
Generatiiviset kielimallit kuten GPT ovat astuneet näyttämölle tietovarastojen tutkimuksessa ja hyödyntämisessä tuoden mukanaan lupauksen tiedon avaamisesta kaikille, olipa tekninen osaamistaso mikä tahansa. Vaikka matka tähän pisteeseen on vasta aluillaan, on jännittävää ajatella, miten tällainen teknologia voi muuttaa tapamme käyttää ja ymmärtää tietoa. Kuten aina, tulevaisuus tuo mukanaan uusia haasteita ja mahdollisuuksia, mutta generatiiviset kielimallit ovat valmiita viemään meidät askeleen lähemmäs älykkäämpää ja saavutettavampaa tiedon maailmaa.
Tämä kirjoitus liittyy DataMUST-hankkeeseen (Data Marketplace for Sustainable Cities). Hankkeessa tutkitaan edellytyksiä älykkään datamarkkinapaikan syntymiselle, jonka avulla voidaan parantaa datan kestävää jakamista ja hyödyntämistä, jotka tukevat älykkäiden kaupunkien hiilineutraaliustavoitteiden saavuttamista. Erityisenä painopisteinä reunalaskenta ja generatiivisen tekoälyn hyödyntäminen sekä datan energiatahokas käsittely. Lisäksi tutkimusprojektin tavoitteena on vahvistaa suomalaisten yritysten asemaa globaaleilla datamarkkinoilla. Kaksivuotisen Co-innovation-yhteishankkeen päärahoittaja on Business Finland.
Kirjoittaja
Jan Holmberg
Johtava konsultti, Datan hallinta ja transformaatio
