North Patrol on suunnitteluun erikoistunut konsulttitoimisto. Suunnittelemme, autamme teknologiavalinnoissa, kilpailutamme. Emme myy toteutusprojekteja, emmekä lisenssejä, olemme aidosti asiakkaan puolella.
26.8.2026
ChatGPT:stä, Claudesta, Perplexitystä ja Copilotista on tullut monelle tietotyöläiselle arjen perustyökaluja. Uusia tekoälytyökaluja ja innovaatioita syntyy jatkuvasti, ja tuskin löytyy enää verkkopalvelua tai työkalua, johon ei olisi pultattu tekoälyä kylkeen ainakin jollakin tapaa. Tekoälyähkykin on tullut jo monelle tutuksi, vähintään terminä.
Kielimallit ja niiden ympärille rakennetut palvelut ovat kehittyneet nopeasti. Kirjoitin tekoälyn hyödyntämisestä pari vuotta sitten, ja sen jälkeen kielimallien ja niitä käyttävien palvelujen kyky käsitellä dokumentteja, kuvia ja ajantasaista verkkotietoa on kehittynyt huomattavasti. Monet tekoälypalvelut osaavat nykyisin yhdistää vastauksiinsa verkkohakua, tiedostoja ja muita tietolähteitä aiempaa saumattomammin. Ajantasaisen tiedon löytyminen ei silti tee vastauksesta automaattisesti oikeaa, joten lähteet ja tärkeät faktat on edelleen tarkistettava.
Nopea kehitys on johtanut myös siihen, että odotukset tekoälyn hyödyntämiselle tuntuvat välillä olevan vähän turhankin korkealla. Tekoälyn ajatellaan ratkaisevan ongelman kuin ongelman käden käänteessä. Sitä ei välttämättä aina sisäistetä, miten paljon suunnittelua ja omaa työtä tekoälyn käyttöönotto omassa sovelluksessa tai verkkosivustolla voi vaatia.
Mikä kielimalli on ja mihin sitä käytetään?
Kielimalleihin perustuvien generatiivisten tekoälysovellusten taustalla toimii yksi tai useampi kielimalli. Ne ovat koneoppimismalleja, jotka on koulutettu ennustamaan ja tuottamaan kielen osia, eli tokeneita, niiden asiayhteyksien ja todennäköisyyksien perusteella. Koulutuksen aikana malli oppii kielen rakenteita ja aineistossa esiintyviä yhteyksiä painotettuihin parametreihinsa. Se ei yleensä säilytä lähdeaineistojaan selattavana tietokantana, vaikka se voi toisinaan toistaa koulutusaineistossa esiintyneitä sisältöjä. Tekoälypalvelu voi lisäksi yhdistää malliin esimerkiksi verkkohakua, yrityksen omia tietoja tai muita työkaluja.
Kielimalleja voidaan hyödyntää paljon muuhunkin kuin keskustelubotteihin. Erilaisia käyttökohteita voivat olla esimerkiksi ohjelmoinnin tukitoiminnot, liiketoimintajärjestelmän taustapalvelut ja tekoälyagentit, teksti-, ääni- tai kuva-aineistoja käsittelevät analysointipalvelut tai vaikkapa verkkopalveluiden tekoälypohjaiset haku- ja tiivistelmätyökalut.
Yleisimmin tunnettuja kielimalleja lienevät yleiskäyttöiset ja laajat generatiiviset kielimallit, joita mm. ChatGPT käyttää. Mutta ne eivät suinkaan ole ainoita. Esimerkiksi OpenAI listaa lukuisia malleja ja malliversioita, jotka ovat kaikki viritetty vähän eri tarpeisiin.
Kielimallin valintaan vaikuttavat tekijät
Yksi kielimalli ei sovi yhtä hyvin kaikkiin tehtäviin. Sopivan valinta riippuu siitä, millaista aineistoa käsitellään, kuinka vaativa tehtävä on ja millaisia vaatimuksia ratkaisulle asetetaan laadun, nopeuden, kustannusten, tietojen käsittelyn ja virheriskin suhteen. Uutta tekoälyratkaisua suunnitellessa tuleekin kysyä ensin, mitä tarkalleen yritetään saada aikaan.
Mallin valinta vaikuttaa myös oleellisesti sen käyttökustannuksiin. Kielimallien kaupallinen käyttö hinnoitellaan yleisimmin tokenien (tekstipalasten) määrän perusteella, kun mallia käytetään sovellusrajapinnan (API) kautta. Kokonaiskustannus vaihtelee paljon käyttömäärän ja käytettävän kielimallin mukaan. Ja koska tekoälyyn ei täysin voi vieläkään luottaa, on syytä kysyä myös, minkälainen virhemarginaali tekoälyn antamissa vastauksissa voidaan hyväksyä.
Pelkkä kielimalli ei ratkaise kaikkea
Uutta tekoälyratkaisua suunniteltaessa mallin valinta on vasta yksi osa kokonaisuutta. Mallille tarvitaan selkeät ohjeet, todellista käyttöä vastaavat testit sekä tarvittaessa pääsy ulkoisiin tietolähteisiin tai työkaluihin. Useimmissa käyttötapauksissa mallia ei tarvitse kouluttaa uudelleen.
RAG (retrieval-augmented generation) tarkoittaa käytännössä, että sovellus hakee käyttäjän kysymykseen liittyviä tietoja esimerkiksi yrityksen dokumenttihakemistosta, tietokannasta tai verkkopalvelusta ja liittää olennaiset tiedot mallille annettavaan syötteeseen. Näin vastaus voidaan perustaa ajantasaiseen tai organisaation omaan aineistoon ilman, että tietoja opetetaan mallin parametreihin. RAG voi myös mahdollistaa lähdeviitteet.
Pieni ja laadukas aineisto helpottaa RAG-ratkaisun rakentamista, mutta ei yksin takaa luotettavia vastauksia. Järjestelmä voi silti löytää väärät dokumentit, jättää olennaisen tiedon löytämättä tai tulkita lähteitä väärin. Myös dokumenttien jäsentely, indeksointi, hakutapa, hakutulosten järjestäminen ja mallille annettavat ohjeet on testattava huolella.
Hienosäätö muokkaa mallin käyttäytymistä, esimerkiksi vastaustyyliä, formaattia, luokitteluperiaatteita tai tietyn tehtävän johdonmukaisuutta. Se voi tapahtua esimerkiksi laatimalla kysymys-vastauspareja tai mallitekstejä, joista malli voi oppia. Hienosäätö ei kuitenkaan ole paras tapa opettaa mallille jatkuvasti muuttuvia faktoja, kuten hintoja, tuotetietoja tai yrityksen uusimpia ohjeita.
Hienosäätämisen tarve vaihtelee tehtävän ja menetelmän mukaan. Esimerkiksi OpenAI suosittelee ohjatun hienosäädön ohjeessaan aloittamaan noin 50 laadukkaasta esimerkistä ja kertoo, että tulokset voivat parantua jo 50–100 esimerkillä.
RAGia ja hienosäätöä voidaan yhdistää, jos tehtävä vaatii sekä ulkoiseen aineistoon perustuvia vastauksia että erittäin yhdenmukaista toimintatapaa.
Oikean kielimallin valinta
Oikean mallin valinnassa painotetaan käyttötapauksesta riippuen laatua, nopeutta, kustannuksia, toimialakohtaista osaamista ja/tai tietojen käsittelyvaatimuksia. Seuraavassa malleja on luokiteltu karkeasti koon, toimintatavan ja käyttötarkoituksen mukaan.
Ryhmittely ei kuitenkaan todellisuudessa ole ihan näin tiukkarajainen, ja sama malli voi kuulua useaan ryhmään. Pienikin malli voi esimerkiksi olla optimoitu päättelyyn tai yleiskäyttöinen malli multimodaalinen. Nykyiset malliperheet myös hämärtävät yleis- ja päättelymallin rajaa. Esimerkiksi OpenAI tarjoaa saman yleiskäyttöisen malliperheen sisällä säädettävän päättelyn määrän, ja Anthropic käyttää malleissaan mukautuvaa päättelyä.
Laajat yleiskäyttöiset mallit soveltuvat usein monimutkaiseen ongelmanratkaisuun sekä ohjelmoinnin, luovan kirjoittamisen tai strategisen suunnittelun työkaluihin, kun tarvitaan vahvaa suorituskykyä ja laajaa aihealueiden kattavuutta. Esimerkkejä ovat mm. OpenAI:n GPT-, Anthropicin Claude- ja Googlen Gemini-malliperheet.
Yleismallien osalta on kuitenkin huomioitava, että ne ovat aina jonkinasteisia kompromisseja ja voivat myös tuottaa vastauksena vakuuttavalta kuulostavia virheitä.
Pienet ja kevyet mallit ovat usein kustannustehokas vaihtoehto yksinkertaisiin ja toistuviin rutiinitehtäviin, kuten tekstin luokitteluun, tiivistämiseen tai asiakaspalvelubotteihin. Esimerkkejä ovat mm. Llama-, Mistral- ja Phi-malliperheiden pienet versiot.
Pienet mallit ovat yleensä nopeita, ja niiden käyttäminen voi olla laajoja malleja edullisempaa. Osaa malleista voidaan ajaa omalla tietokoneella, palvelimella tai jopa mobiililaitteella. Jos koko ratkaisu toimii paikallisesti, käsiteltävä aineisto voidaan pitää omassa ympäristössä ja palvelua voidaan käyttää ilman verkkoyhteyttä. Paikallinen käyttöönotto vaatii kuitenkin oman tietoturvan, päivitysten ja kapasiteetin hallintaa.
Pienet mallit jäävät kuitenkin usein laajoista malleista monitulkintaisissa tai pitkää päättelyä vaativissa tehtävissä.
Päättelymallit ovat parhaimmillaan monivaiheisten ongelmien ratkomisessa, kuten matemaattisten tehtävien ratkomisessa, ohjelmoinnissa sekä haastavissa, loogista ketjutusta vaativissa suunnittelu- ja analysointitehtävissä. Päättelyyn optimoidut mallit tai mallien päättelytilat käyttävät ennen vastaamista enemmän laskentaa ongelman käsittelyyn. Tämä voi parantaa tuloksia monivaiheisissa tehtävissä, mutta lisää yleensä vastausaikaa ja kustannuksia. Palveluntarjoajasta riippuen päättelytokenit voidaan laskuttaa tulostustokeneina, vaikka niitä ei näytettäisi käyttäjälle sellaisenaan.
Multimodaaliset mallit käsittelevät tekstin lisäksi kuvia, asiakirjoja ja joissakin palveluissa ääntä tai videota. Käyttökohteita ovat esimerkiksi laskujen ja lomakkeiden tulkinta, taulukoiden ja kaavioiden analyysi, kuvallinen laadunvalvonta, kokousäänitteiden käsittely ja kuvien ja tekstin yhdistäminen.
Embedding-mallit eivät kirjoita varsinaista vastausta, vaan muuntavat tekstin numeeriseksi esitykseksi, jonka avulla voidaan löytää merkitykseltään samankaltaisia tekstejä, ryhmitellä aineistoa tai rakentaa semanttista hakua. Embedding-mallit ovat siksi keskeinen osa monia RAG-ratkaisuja. Jos tarkoituksena on vain löytää tuhansista dokumenteista kysymystä vastaavat kohdat, tärkein malli voikin olla embedding-malli eikä vastausta kirjoittava yleismalli.
Erikoisalamallit on koulutettu tai hienosäädetty tiettyihin tehtäviin, kuten ohjelmointiin, lääketieteelliseen tekstiin tai juridisten asiakirjojen käsittelyyn. Ne voivat hallita oman alansa terminologiaa yleismalleja paremmin, mutta erikoistuminen ei itsessään takaa vastausten oikeellisuutta. Erityisesti korkean riskin tehtävissä tarvitaan jatkuvaa tehtäväkohtaista testausta ja ihmisen valvontaa.
Malleja on toki paljon muitakin, ja monet tekoälypalvelut on nykyisin optimoitu käyttämään tarvittaessa useampaa kielimallia, esimerkiksi tehtävän tyypistä tai vaikeusasteesta riippuen. ChatGPT ja Perplexity esimerkiksi reitittävät kyselyitä eri mallien välillä.
Kielimallin valintaan vaikuttavat ydinkysymykset
Sopivin kielimalli ei ole automaattisesti markkinoiden suurin, uusin tai kallein. Paras valinta on se, jonka avulla on mahdollista saavuttaa juuri omaan käyttötapaukseen riittävän laadukkaat lopputulokset hyväksyttävällä nopeudella, kustannuksella ja riskitasolla. Mallia kannattaa siksi arvioida todellista käyttöä vastaavilla testitapauksilla. Toimiva ratkaisu muodostuu oikean kielimallin lisäksi hyvästä aineistosta, hausta, työkaluista, valvonnasta ja ihmisen harkinnasta.
Kielimallia valittaessa kysy ainakin nämä:
1. Mitä tehtävää ollaan ratkaisemassa? Onko kyse luonnostelusta, tiedon poiminnasta, luokittelusta, hausta vai vaikeasta päätöksenteosta?
2. Mitä väärä vastaus maksaa? Voiko käyttäjä helposti tarkistaa tuloksen, vai voiko virhe aiheuttaa taloudellista, juridista tai terveydellistä haittaa?
3. Mihin tietoon vastauksen pitää perustua? Riittääkö mallin yleinen osaaminen, vai tarvitaanko verkkohakua, yrityksen omia tietoja tai lähdeviitteitä?
4. Millaista aineistoa käsitellään? Tekstiä, kuvia, skannattuja PDF-tiedostoja, taulukoita, ääntä vai näiden yhdistelmiä? Kuinka pitkiä dokumentit ovat?
5. Millaiset nopeus- ja kustannusrajat ovat? Yksittäisen tokenin hinnan lisäksi pitäisi huomioida uusintayritykset, verkkohaku, embeddingit, tietokannat, ylläpito ja ihmisen tarkistustyö.
6. Miten tietoja saa käsitellä? Saako aineisto poistua organisaation ympäristöstä? Missä sitä säilytetään? Miten käyttöoikeudet ja lokitus hoidetaan?
7. Miten laatua mitataan? Mallit pitää testata omilla, todellista käyttöä vastaavilla esimerkeillä — myös suomeksi, toimialan termeillä ja vaikeilla poikkeustapauksilla.
8. Mitä tapahtuu epävarmassa tilanteessa? Voiko järjestelmä jättää vastaamatta, näyttää lähteet tai siirtää tapauksen ihmiselle?
PS. Sinua voisi kiinnostaa tulossa oleva ilmainen webinaarimme: Webinaari: Asiakaspalvelun tietojärjestelmät Suomessa 2026 (16.9.2026 klo 10:00). Ilmoittaudu webinaariin!
