Çoğu durumda bu, uzman ekiplere, kapsamlı veri etiketlemeye ve karmaşık makine öğrenimi hatlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır. LLM’lerin önceden eğitilmiş kapsamlı bilgisi, yapılandırılmamış verileri bile etkili bir şekilde işlemelerine ve yorumlamalarına olanak tanır.

Bu demokratikleşmenin önemli bir yönü, LLM’lerin kullanımı kolay API’ler aracılığıyla kullanılabilirliğidir. Günümüzde neredeyse her geliştirici API tabanlı hizmetlerle nasıl çalışılacağını biliyor, bu da bu modellerin mevcut yazılım ekosistemlerine entegrasyonunu sorunsuz hale getiriyor. Bu, şirketlerin temel altyapı konusunda endişelenmelerine gerek kalmadan güçlü modellerden yararlanmasına olanak tanır. Alternatif olarak, belirli güvenlik veya veri koruma gereksinimleri varsa, birkaç model şirket içinde çalıştırılabilir. Ancak bu, önde gelen öncü modellerin sunduğu bazı avantajlara mal oluyor.

Örneğin seyahat masraflarını kaydetmeye ve yönetmeye yönelik bir uygulamayı ele alalım. Geleneksel olarak böyle bir uygulama, yüklenen makbuzları DATEV gibi muhasebe kategorilerine sınıflandırmak için özel olarak eğitilmiş bir makine öğrenimi modeli kullanmış olabilir. Bu, özel bir altyapı ve ideal olarak tam bir altyapı gerektiriyordu. MLOps ardışık düzeni (model eğitimi, devreye alma ve izleme için) veri toplamayı, eğitimi ve model güncellemelerini yönetmek için.