Mihin tekoäly oikeasti sopii – ja mihin ei? Syventävä opas teknisille päättäjille
06 | 2025 Jari Huilla, CTO & partner Kipinä
Tekoäly on monissa muodoissaan ollut osa digiratkaisuja jo pitkään. Nyt etenemisvauhti on todella kova, mutta oletko pysähtynyt miettimään, miksi moni malli edelleen pystyy aidosti käsittelemään vain noin 50 tekstisivun edestä tietoa kerrallaan?
CTO Jari Huilla avaa tekoälyratkaisujen parissa työskenteleville syvemmin sitä, mitä kielimallien ytimessä tapahtuu ja miksi niiden sisäinen transformer-arkkitehtuuri tarkalleen rajoittaa mallin yhdellä kertaa sisäistämän kontekstin kokoa.
Artikkelissa sukellamme syvälle kielimallien sisuksiin teknisten kuvauksien kautta, jotta pääsemme taklaamaan haasteiden juurisyitä. Lähes kaikki organisaatiot hyödyntävät tekoälyä jollain tasolla, mutta kun liiketoiminnalle kriittisiä ratkaisuja rakennetaan tekoälyn varaan, auttaa syvempi ymmärrys teknologiasta hahmottamaan mallien rajat ja rajallisuuden.
Jos selailet artikkelia pintapuolisesti tai haluat muuten vain pysytellä lähempänä käytäntöä, voit hypätä suoraan artikkelin lopun vinkkeihin kuinka kielimallien rajoitteet kannattaa käytännön tasolla huomioida jo ratkaisuja suunnitellessa. Keskittynyt lukija palkitaan mielenkiintoisella syventävällä pohdinnalla siitä, miten kielimallit pellin alla aidosti toimivat.
(Tämän artikkelin ideoinnissa on hyödynnetty tekoälyä, mutta se on kirjoitettu ja kuvitettu käsin.)
Aluksi - kyllä, tekoäly on muutakin kuin laajat kielimallit
Erilaisia tekoälyksi luokiteltavia menetelmiä on käytetty erityisesti optimointi- ja muiden rajallisten ongelmien ratkaisuun jo pitkään. Perinteisempien matemaattisten ja loogisten mallien rajoitukset ovat olleet suhteellisen helppoja ymmärtää, koska ongelma on täytynyt analysoida hyvin jo ennen sovellettavan mallin valitsemista ja mallit itsessään ovat olleet hyvin erikoistuneita.
Esimerkiksi tuotannon tai liikennöintivuorojen suunnittelussa ongelman matemaattinen mallinnus ja lineaarinen optimointi osaltaan pakottavat tutustumaan mallinnustavan rajoitteisiin. Vuorojen suunnitteluun sopivien lineaaristen mallien kohdalla pohdittavia asioita ovat:
mitä päätösmuuttujia ongelmaan liittyy? (esim. montako ihmistä kunkin tilausbussin kannattaa poimia kyytiin)
miten lasketaan ratkaisun hyvyys? (esim. kuinka monella pysäkillä kukin tilausbussi joutuu keskimäärin pysähtymään)
mitä rajoitteita ratkaisun täytyy täyttää ollakseen hyväksyttävä? (esim. bussiin ei voi ottaa negatiivista määrää matkustajia ja matkustajien määrä täytyy olla kokonaisluku)
mitä dataa ratkaisun laskentaan tarvitaan? (esim. eri pysäkeiltä ilmoittautuneet matkustajat, bussireitin maksimikesto)
tarvitaanko optimaalinen ratkaisu, vai riittääkö ylipäänsä jokin rajoitteet täyttävä ratkaisu?
Näin jo mallintaessa käy suhteellisen selväksi, mitä rajoitteita ratkaisu pitää sisällään. Sen sijaan koneoppivissa malleissa ja etenkin syväoppivissa malleissa rajoitteiden ymmärrys muuttuu huomattavasti monimutkaisemmaksi.
Tämä korostuu entisestään suurissa esikoulutetuissa malleissa kuten laajoissa kielimalleissa, erityisesti koska niihin muodostuu myös yllättäviä “emergenttejä” kykyjä ja luonnollista kieltä osaavalta mallilta on helppo kysyä mitä tahansa. Miten laajojen kielimallien rajoitteisiin voi siis tarttua?
Kurkistus pellin alle - mistä laajojen kielimallien nykyrajoitteet pohjimmiltaan johtuvat
Nykyiset laajat kielimallit on koulutettu huikeilla määrillä dataa ja menetelmät yrityskohtaisen datan kytkemiseksi niihin ovat jo pitkällä ja kehittyvät koko ajan. Silti esimerkiksi laajojen koodipohjien agenttisessa muokkaamisessa saatetaan törmätä seinään, josta agentti ei enää pääsekään eteenpäin, tai käsin promptatessa päättelyä käyttävä malli saattaa palauttaa virheen kun tila kontekstissa loppuu kesken. Mistä kontekstin kokoon liittyvät rajoitteet pohjimmiltaan johtuvat ja mitä niille voi tehdä?
Pieni sisältövaroitus: tämä kurkistus sisältää matematiikkaa, mutta vain juuri sen verran kuin on välttämätöntä! Jos et kaipaa juuri nyt näin syvällistä katsausta, voit kurkistaa käytännönläheisemmät vinkit artikkelin lopusta.
Neuroverkot
Alustuksena sille, miksi nykymallien taustalla oleva transformer-arkkitehtuuri alun perin tarvittiin, tutustutaan nopeasti neuroverkkoihin - tai kerrataan, jos ne ovat jo tuttuja. Neuroverkko on graafi, jonka solmuja kutsutaan neuroneiksi ja kaaria synapseiksi. Neuronit on järjestetty peräkkäisiksi kerroksiksi, ja jos niin sanotun syötekerroksen ja ulostulokerroksen välissä on muitakin (piilotettuja) kerroksia, kyseessä on syväoppiva neuroverkko. Neuroverkon ideana on matkia biologisten aivojen rakennetta, jossa sähköimpulssit kulkevat hermosoluista koostuvan verkoston läpi.
Pieni neuroverkko, jossa on neljä kerrosta. Tämän verkon syötekerroksessa on kolme syöteneuronia ja ulostulokerroksessa kaksi ulostuloneuronia. Tosielämässä pienimmätkin neuroverkot ovat tyypillisesti sadan neuronin luokkaa ja isoimmat useiden miljoonien.
Aivoissa hermosolujen väliset yhteydet muuttuvat ja kehittyvät kokemusten, ajattelun ja ulkoisten ärsykkeiden myötä. Tätä mallinnetaan neuroverkkojen koulutusvaiheessa niin, että kullekin verkon synapsille muodostuu painokerroin, joka vaikuttaa siihen kuinka paljon kukin edellisen kerroksen neuronin aktivaatio vaikuttaa kuhunkin seuraavan kerroksen neuroniin.
Lisäksi kullakin neuronilla on oma vakiotermi (bias), jolla voidaan osaltaan säätää sitä kuinka suuri merkitys yksittäisellä neuronilla on seuraavan kerroksen aktivaatioon.
Kaikki edellisen kerroksen neuronit vaikuttavat kuhunkin seuraavan kerroksen neuroniin suhteessa koulutuksessa muodostuvaan painokertoimeen.
Kunkin neuronin aktivointi lasketaan siis painotettuna summana seuraavasti:
Verkon oppivuuden tehostamiseksi painotettu summa ajetaan vielä eräänlaisen normalisointifunktion läpi, mutta se ei ole tässä yhteydessä relevanttia. Edellä esitetty summa muotoillaan yleisemmin siten, että edellisen kerroksen aktivoinnit järjestetään yhdeksi vektoriksi ja painot matriisiksi. Tällöin koko a(1)-kerroksen aktivoinnit voidaan esittää matriisi-vektoritulona.
Vasemmanpuoleinen matriisi sisältää kaikki edellisestä kerroksesta tähän kerrokseen johtavien synapsien painot. Ensimmäinen vektori sisältää edellisen kerroksen neuroneiden aktivaatiot ja jälkimmäinen vektori vakiotermit.
Tämä notaatio helpottaa meitä ymmärtämään hieman myöhemmin sitä, miksi laajan kielimallin konteksti-ikkunalla on nykyisen kokoiset rajoitteet. Lisäksi - jos et ollut tullut ajatelleeksi - tämä on se syy miksi juuri näytönohjainvalmistaja Nvidia on noussut rytinällä maailman arvokkaimpien yhtiöiden listalla: matriisit ja vektorit kun ovat tekoälyn lisäksi erittäin oleellisia 3D-grafiikassa!
Tämänlaiset neuroverkot ovat hyvin käyttökelpoisia esimerkiksi kuvantunnistuksessa, mutta luonnollisen kielen käsittelyssä ja erityisesti kielten kääntämisessä laajatkaan tämäntyyppiset neuroverkot eivät käytännössä osoittautuneet toimiviksi. Tämä johtuu siitä, että tämäntyyppinen verkko käytännöllisesti katsoen “unohtaa” mitä lauseen alussa mainittiin saapuessaan lauseen loppuun (kts. vanishing-gradient problem). Tähän ongelmaan kokeiltiin eri lähestymistapoja, mutta todellinen läpimurto tapahtui sittemmin legendaariseksi muodostuneessa Attention Is All You Need -paperissa vuonna 2017.
Tokenit, vektorointi ja embeddings
Ennen kuin päästään kyseisen kuuluisan paperin ytimeen, käydään hieman läpi mitä laajat kielimallit käytännössä tekevät ja miten luonnollista kieltä ylipäänsä muutetaan vektorimuotoon.
Laajat kielimallit ottavat syötteenä tekstiä (prompt), joka jaetaan tokeneiksi. Tokenit ovat lyhyitä tekstinpätkiä, kuten tavuja, välimerkkejä ja yksittäisiä kirjaimia, mutta tässä esitetään yksinkertaisuuden vuoksi tokenit kuin ne olisivat kokonaisia sanoja.
Kielimalli laskee ikään kuin todennäköisyyksiä seuraavalle mahdolliselle sanalle. Tässä todennäköisyys on esitetty sanaa edeltävän palkin pituutena.
Saamansa syötteen pohjalta kielimalli ennustaa seuraavan sanan, joka sen opetusmateriaalin pohjalta sopisi aiemman tekstin jatkoksi. Tämän jälkeen malli ennustaa taas seuraavan sanan, ja niin edelleen. Jos olet kiinnittänyt esimerkiksi ChatGPT:ssä tai Copilotissa huomiota siihen, että vastaus ilmestyy ruudulle pätkittäin, se johtuu juuri tästä.
Kielimalleihin on lisätty pientä satunnaisuutta, jotta niiden tuottamat vastaukset olisivat monipuolisempia ja luonnollisempia. Rajapintojen kautta malleja käytettäessä satunnaisuuden määrää voi yleensä säätää.
Jotta sanoilla voi ylipäänsä tehdä laskentaa, niille lasketaan mallin koulutusvaiheessa vektoriesitys, jolla esimerkiksi GPT-4-mallien tapauksessa on 12-16 tuhatta ulottuvuutta. Tämä esitys pyrkii tallentamaan myös semanttista merkitystä, ja vektoria nimitetään siksi embedding-vektoriksi. Tällöin esimerkiksi sanojen “kissa” ja “koira” vektoriesitykset päätyvät olemaan vektoriavaruudessa suhteellisen lähellä toisiaan.
Mutta mikä nykyisissä malleissa saa aikaan sen, että esimerkiksi sana “kuusi” ymmärretään lauseyhteydestä riippuen eri lailla, tarkoittamaan joko numeroa tai puulajia?
Transformer-arkkitehtuuri ja attention-mekanismit
Varsinainen läpimurto laajojen kielimallien tekstin ymmärtämisessä ja etenkin kielen kääntämisessä saavutettiin, kun keksittiin sopiva mekanismi jolla koko konteksti saatiin vaikuttamaan sanojen vektoriesitykseen. Kullekin syötteen sanalle otetaan pohjaksi toisistaan riippumaton vektoriesitys mallin koulutuksessa muodostetusta niin sanotusta embedding-matriisista:
Embedding-matriisista otetut vektoriesitykset eivät vielä sisällä mitään tietoa toisistaan.
Nämä yksittäiset syötteen sanojen vektoriesitykset yhdistetään matriisiksi, joka käy transformer-arkkitehtuurissa seuraavaksi läpi kahdentyyppisiä kerroksia:
Attention-kerrokset, jossa kontekstin sanat vaikuttavat myös toisiinsa
Feed forward-kerrokset, joissa sanat eivät vaikuta toisiinsa vaan kulkevat käytännössä keskenään samanlaisen neuroverkon läpi
Tämäntyyppisiä kerroksia voi olla peräkkäin mielivaltainen määrä, mutta niille on yhteistä, että attention-kerrokset ja feed forward -kerrokset vaihtelevat keskenään.
Näissä attention-kerroksissa siis syntyy varsinainen kielimallin “ymmärrys” sanojen kontekstista. Tämä on se mekanismi, millä kielimallit nykyään erottavat esimerkiksi sanan “kuusi” eri merkitykset toisistaan, ja mikä paransi mallien suorituskykyä kääntämistehtävissä huomattavasti. Jos kontekstissa on samaan aikaan sanat “kuusi” ja “kuusi” joista toinen tarkoittaa puuta ja toinen lukumäärää, ne päätyvät attention-kerroksissa eri puolille vektoriavaruutta vaikka niiden sisältö on muuten sama!
Attention-kerroksissa muut kontekstissa olevat sanat vaikuttavat toisten sanojen tulkintaan, eli käytännössä siirtävät niitä vektoriavaruudessa “oikeampaan” paikkaan.
Tämä attention-mekanismi on tällä hetkellä kuitenkin juuri se tekijä, joka aiheuttaa kovimmat rajoitteet mallien kontekstin koolle. Emme käy tässä syvällisesti läpi eri attention-tyyppejä, mutta sellaisille attention-malleille, jotka aidosti ottavat huomioon kaikki kontekstissa olevat sanat, on yhteistä tietty laskennallinen kuormittavuus.
Kaikista kontekstissa olevista sanoista ja niiden sijainneista kontekstissa nimittäin lasketaan niin sanotut query- ja key-vektorit. Query-vektoreiden voidaan ajatella enkoodaavan kysymyksiä sanaan ja sen sijaintiin liittyen - kuten vaikkapa “onko edelläni tätä sanaa kuvaavia adjektiiveja?” ja key-vektoreiden puolestaan olevan vastauksia näihin kysymyksiin. Tyypillisesti nämä query- ja key-vektorit eivät ole yhtä moniulotteisia kuin malli itsessään, vaan ne voivat olla esimerkiksi 128-ulotteisia.
Jotta kustakin sanaparista saadaan selville, kuinka hyvin mikäkin query-vektori (kuvassa Q) vastaa kutakin key-vektoria (kuvassa K), lasketaan kaikista query-vektoreista pistetulot kaikkien key-vektoreiden kanssa. Tämä siis tarkoittaa, että tarvittavien pistetulojen määrä kasvaa eksponentiaalisesti suhteessa konteksti-ikkunan kokoon! Jos syötteen pituus siis esimerkiksi nelinkertaistuu, niin vaadittava pistetulojen määrä 16-kertaistuu.
Tästä syystä vielä tätä artikkelia kirjoitettaessa (6/2025) osa malleista rajoittaa konteksti-ikkunan esimerkiksi 128 000 tokeniin ja edeltävissä sukupolvissa puhuttiin yleisesti vielä 4, 8 tai 16 tuhannen tokenin rajoituksista. Aiemmissa malleissa kontekstin raja tulikin yleisemmin vastaan myös esim. ChatGPT-keskusteluissa, kun malli tuntui unohtavan osia keskustelusta. Nämä rajoitteet ovat jonkin verran hellittäneet, mutta esimerkiksi laajojen koodipohjien kanssa työskennellessä tai päättelyketjuja käytettäessä nykymallienkin kontekstirajoitteet käyvät ilmi.
Vertailun vuoksi: muutettuna kirjan tekstisivuiksi alkuperäinen GPT-3.5-turbo-malli pystyi sisäistämään vain 1,5 sivun edestä tekstiä kerrallaan. GPT-4o-mallissa raja on 50 sivun luokkaa.
Artikkelin lopussa käsitellään vielä miten jotkin nykymallit, kuten GPT-4.1 ja Gemini 2.5, tarjoavat 1-2 miljoonan tokenin tuen (vastaa 400-800 tekstisivua), mutta ennen sitä katsotaan että mitä kontekstin tiivistämiseksi joka tapauksessa kannattaa tehdä - kutsut laajoilla konteksteilla kun käyvät nopeasti kalliiksi silloinkin, kun ne mallin puolesta ovat ylipäänsä mahdollisia.
Mikä avuksi - kontekstin optimointi
Onneksi kielimallille ei kuitenkaan tarvitse syöttää aivan kaikkea dataa samassa yhteydessä. Yksi kielimallien kanssa käytettävä tekniikka on Retrieval Augmented Generation (RAG), joka varsinaisesti on luotu siksi, että kielimallit pääsisivät käsiksi muuhunkin tietoon kuin koulutusvaiheessa käytettyyn dataan. Näin on mahdollista käyttää ajantasaista tai ei-julkista tietoa kielimallin kanssa. RAG auttaa kuitenkin myös kontekstin koon kanssa: kun varsinainen tiedon haku tehdään kielimallin ulkopuolella, esimerkiksi vektoritietokantoja hyödyntäen, saadaan kielimallin kontekstiin esikarsittua jo mahdollisimman relevanttia tietoa. Käytännössä siis kielimallille ei tarvitse (eikä voikaan) yrittää syöttää esimerkiksi koko yrityksen Slack-historiaa tai Sharepoint-dokumentteja, vaan kontekstiin voidaan lisätä vain tarpeelliset viestit tai dokumentit.
Muita kontekstin optimointiin liittyviä tekniikoita ovat muun muassa:
esitiivistys: lähdemateriaali tiivistetään kertaalleen tai tarvittaessa jopa rekursiivisesti
kontekstuaalinen pilkkominen: pyritään pätkimään lähdemateriaali semanttisesti merkityksellisiksi jaksoiksi, eikä mekaanisesti tietyn kokoisiksi palasiksi
ulkoinen muisti ja/tai ulkoiset työkalut: käytetään hyväksi mallin ulkopuolista muistia tai mahdollistetaan ulkoisten työkalujen käyttö tarvittaessa
Miltä tulevaisuus näyttää?
Kuten aiemmin todettiin, attention-mekanismin vaatima laskutoimitusten määrä kasvaa eksponentiaalisesti suhteessa konteksti-ikkunan pituuteen, jos halutaan huomioida kaikkien kontekstin tokeneiden vaikutus kaikkien muiden tokeneiden tulkintaan. Toisin sanoen, on vielä mahdollista että kielimalli huomioi esimerkiksi 25-sivuisen dokumentin tulkinnassa joka ikisen sanan, mutta 100-sivuisella dokumentilla tämä ei nykyään olisi mahdollista, koska vaadittava laskentateho on 16-kertainen!
Tästä seuraava hyvä kysymys on, että tarvitseeko joka ikinen sana oikeasti ottaa huomioon kaikkien muiden sanojen tulkinnassa? Tai vaikka otettaisiinkin, niin tarvitseeko kaikki laskutoimitukset tehdä joka kerralla uudestaan vai voitaisiinko niitä tallentaa välimuistiin?
Nykyiset mallit yhdistelevätkin erilaisia tekniikoita, joilla (kirjaesimerkkiä käyttäen) samalla sivulla olevilla sanoilla on enemmän merkitystä toisiinsa kuin kymmenien sivujen päässä toisistaan olevilla. Lisäksi käytössä on välimuistitekniikoita, joissa olennaista on hallita ettei puolestaan muistinkäyttö räjähdä käsiin.
-
Välimuistin kanssa muistivaatimukset lähtevät helposti käsistä, koska naiivisti välimuistiin täytyisi tallettaa kaikista token-pareista sekä query-vektori, key-vektori että pistetulon tuloksena syntyvä value-vektori.
Eri malleissa onkin näitä ongelmia silmälläpitäen jo kokeiltu erilaisia tapoja siihen, kuinka päästäisiin riittävän hyviin lopputuloksiin vaikka vain osa token-pareista vaikuttaisi toisiinsa. Toisaalta on tutkittu miten voitaisiin vähentää uudelleenlaskentaa niin, että välimuistin muistitarve ei karkaa käsistä. Näitä menetelmiä ovat mm.
sparse attention, jossa vain osa token-pareista lasketaan
local + global attention, jossa toisiaan lähellä olevat tokenit vaikuttavat enemmän ja vain osa tokeneista vaikuttaa koko muuhun kontekstiin
multi-query attention ja grouped-query attention, joissa voidaan tehostaa key- ja value-vektoreiden laskentaa välimuistilla siten, että muistivaatimus pysyy hallitumpana
rotary positional embeddings (RoPE), jossa tokenin sijainti-informaatio (kuinka mones kontekstin token on kyseessä) säilötään “pyörittämällä” kutakin token-paria eri suuntiin. Tämä on tehostanut erityisesti pitkien sekvenssien enkoodausta
multi-head latent attention (MLA), jossa välimuistiin talletetaan dimensioiltaan pienempiä ns. latent-vektoreita kuin tavallisessa multi-head attentionissa (MHA). Tätä lähestymistapaa tutkittiin DeepSeek V2:n kehitysvaiheen aikana ja se on käytössä mm. DeepSeek V3:ssa.
Tämän lisäksi edellämainittuja tekniikoita yhdistellään muihin tekniikoihin. Esimerkiksi Mixture of Experts (MoE) on tekniikka, jossa yhden laaja-alaisen verkon sijasta malli koostuu sisäisesti useista erikoistuneemmista verkoista. Transformer-arkkitehtuurissa sitä käytetään usein valitsemaan, että mitkä feed forward -kerrokset syötteelle kannattaa ajaa ja näin ollen se vähentää inferenssin vaatimaa laskentakapasiteettia, mutta ei kuitenkaan itsessään helpota attention-mekanismin vaatimaa laskentaa. Se kuitenkin soveltuu hyvin esim. MLA:n oheen.
Lopuksi: käytännön vinkit parempien tulosten saavuttamiseksi
No, miten tämä kaikki pellin alla tapahtuva sitten vaikuttaa käytännön tasolla siihen, miten AI-ratkaisuja kannattaa suunnitella? Varmasti teidänkin organisaatiossanne on tehty jo erilaisia tekoälykokeiluja tai hyödynnetään jo laajoja kielimalleja, mutta alla vinkkimme tilanteisiin joissa tekoälyratkaisuja lähdetään skaalaamaan ja tuotannollistamaan:
-
Kuten alussa todettiin, moniin rajattuihin ja matemaattisluontoisiin ongelmiin on jo olemassa ratkaisutapoja, ja moniin näistä LLM:t eivät sovellu käytännössä lainkaan. Älä yritä ratkoa esim. reitti- tai työvuorosuunnittelua laajalla kielimallilla, koska ne tuottavat virheellisiä tuloksia. Sen sijaan valitse tai tarvittaessa kouluta ongelmaan sopiva, erikoistunut malli.
-
Ratkaisusta tulee yleensä ennustettavampi, toimintavarmempi, havainnoitavampi ja edullisempi, jos ratkaistava ongelma puretaan pienemmiksi paloiksi. Näin voit tarvittaessa myös hyödyntää muun tyyppisiä malleja niissä osa-alueissa, joissa ne ovat parempia, ja yksittäisten LLM-kutsujen kontekstikoko pysyy hallinnassa.
-
Laajatkin kielimallit toimivat sitä paremmin, mitä osuvampaa tietoa rajoitettuun kontekstiin saadaan. Sekä datan laatu että se, kuinka hyvin mallit pääsevät dataan käsiksi, vaikuttavat suoraan lopputuloksenkin laatuun. Älä keksi pyörää uudelleen: hyödynnä esimerkiksi MCP:tä (Model Context Protocol) ja sen päälle rakennettuja valmistyökaluja.
-
Reasoning-mallit ovat mahtavia esimerkiksi ad-hoc-koodaustehtävissä, mutta älä turhaan ylikäytä niitä silloin kun olet tuotannollistamassa jotakin kaavamaista ratkaisua. Tällöin kannattaa aloittaa ongelmaan tutustuminen reasoning-malleilla mutta pilkkoa ongelma itse pienempiin paloihin sitten kun toimivat ratkaisutavat alkavat hahmottua. Myös reasoning nimittäin vaatii oman tilansa kontekstista ja saatat törmätä token-rajoituksiin tai yllättäviin kustannuksiin käyttäessäsi reasoningia turhaan.
-
Niin kontekstin koon kuin muidenkin ominaisuuksien suhteen tapahtuu vauhdikasta kehitystä koko ajan, jolloin tutuksi tullut malliperhe ei aina ole paras vaihtoehto. Jos esimerkiksi yleensä käytät OpenAI:n malleja niin törmätessäsi rajoituksiin kurkkaa mitä ominaisuuksia tuorein Gemini, Claude, Mistral tai DeepSeek tarjoavat. Gemini 1.5 Pro esimerkiksi tarjosi miljoonan tokenin konteksti-ikkunan muutamaa kuukautta aiemmin kuin se tuli OpenAI:n malleissa mahdolliseksi GPT-4.1:n myötä.
Poimi tästä vinkit kuinka taklata konepellin alla piilevät rajoitteet, jotta voit viedä tekoälyratkaisut perustasolta skaalautuviksi ja tuotantovalmiiksi! Lähestymällä tilannettasi ja haasteitasi systemaattisesti, me Kipinällä tarjoamme seuraavan vaiheen tekoälyratkaisuiden luomiseen vahvan näkemyksen ja huipputason teknisen asiantuntijuuden!
Kun kaipaat sparria kuinka nostaa tekoälyratkaisuiden rimaa tai näkemystä kokonaisvaltaiseen digikehitykseen - ota yhteyttä Jariin!
Jari Huilla, CTO & partner Kipinä
Jari Huilla on Kipinän tuore CTO, jolla on poikkeuksellisen pitkä ja monipuolinen tausta teknologian parissa; ensimmäinen työpaikka löytyi jo 15-vuotiaana Nokia Research Centeriltä. Vuosien varrella hän on ehtinyt toimia kehittäjänä, johtajana ja kasvuyritysten rakentajana. Kipinällä Jari tuo yhteen teknisen syväosaamisen ja liiketoimintalähtöisen ajattelun. Häntä kiinnostaa erityisesti, miten tekoälyratkaisuista tehdään paitsi teknisesti toimivia myös aidosti tarkoituksenmukaisia – ja miten niiden rajoitteet ymmärretään, ei vain ohiteta.