Ein god stor språkmodell krev mykje data og reknekraft, og er difor dyr å både utvikle og vedlikehalde. Samstundes kan dei store kostnadane ved ein grunnmodell rettferdiggjerast sidan han kan brukast til fleire føremål.
I ei tidleg utforskings- og testfase er språkmodellane nokså umodne. I Noreg skjer testing, utvikling, ettertrening og rettleiing lokalt ved dei ulike sjukehusa eller helseføretaka – i tillegg til forskingsinstitusjonar.
På lenger sikt når språkmodellane når eit visst modenskap, trengst ein diskusjon om korleis dei skal forvaltast og vidareutviklast: Skal forvaltinga eller vidareutviklinga skje av ein eller fleire kommersielle aktørar som tilbyr slike språkmodellar? Eller skal språkmodellar koordinerast på regionalt eller nasjonalt nivå i offentleg sektor? Kven skal i så fall forvalte språkmodellane? Eit nasjonalt organ eller eit helseføretak på vegner av heile sektoren? Eller skal ikkje forvaltinga koordinerast i det heile? Blir det opp til kvar einskild organisasjon å utvikle og forvalte sin eigen bruk av språkmodellar med utgangspunkt i eigne behov og ressursar?
Ein kan sjå for seg ulike scenario for dette, sjå figur under.
- Regionale språkmodellar: Kvar helseregion forvaltar sin eller sine språkmodellar.
- Nasjonal koordinering: Trening og (fin)justering av språkmodellar blir koordinert på nasjonalt nivå gjennom t.d. ei tilnærming som føderert læring. Det kan bli særleg aktuelt dersom personvern gjer at treningsdata ikkje kan overførast mellom ulike datasystem, institusjonar og nivå i helsetenesta.[16].
- Nasjonal språkmodell: Helse- og omsorgssektoren forvaltar éin felles, nasjonal språkmodell.
- Økosystem utan nasjonal koordinering: Ei rekkje ulike språkmodellar blir implementert og forvalta på ulike bruksområde i eit økosystem utan koordinering på nasjonalt eller regionalt nivå.
Korleis språkmodellar skal forvaltast i primærhelsetenesta står også att som eit viktig spørsmål. Det store talet på aktørar kan skape meir innfløkte scenario.
Det trengst nærmare kunnskap om moglege scenario og vurdering av fordelar og ulemper ved dei. Dette vil bli vurdert nærmare i arbeidet med felles KI-plan for helse- og omsorgstenesta.[17]
[16] https://medium.com/@TheMAGIC/openfedllm-training-large-language-models-on-decentralized-private-data-via-federated-learning-00ae698e6ced
[17] TB2024-34: Kunstig intelligens i helse- og omsorgstjenesten: https://www.regjeringen.no/contentassets/d8f63d7d01d64def982cb7c8ce1eeb64/tildelingsbrev-til-helsedirektoratet-for-2024.pdf