Notes

Что такое LLM модели, и как их применить в бизнесе Медиа-хаб IT-компания Aiston
Hugging Face размещает общедоступные языковые модели, с помощью которых разработчики могут создавать приложения с использованием машинного обучения. Двунаправленные представления зависят как от пре-, так и от постконтекста (например, слов) на всех уровнях[11]. Сочетание NLU и RAG способствует созданию более естественного и интуитивного взаимодействия с пользователями. Система может не только предоставлять точные ответы, но и поддерживать диалог, учитывая контекст предыдущих сообщений.
Понимание того, как работают языковые модели
Если двигаться по карте в любом направлении, то можно встретить разные формы этого слова. Например, на карте языковой модели есть направление, соответствующее тому, чтобы быть актёром. Чем дальше вы продвигаетесь в этом направлении, тем больше вероятность того, что конструируемое вами слово относится к актёру. Это может произойти, например, если слова начнут сочетаться друг с другом новым способом, который языковая модель не заметила в процессе обучения. В процессе обучения языковая модель создаёт огромный словарь, содержащий все эти очень сложные, выдуманные суперслова. Она создаёт этот словарь, читая весь интернет и создавая суперслова из понятий, с которыми сталкивается.
Гайд по работе языковых моделей для начинающих
Этот инструмент отправляет данные, сгенерированные LLM, напрямую в бизнес-процессы. Например, обработанная ИИ стенограмма совещания может сразу попасть в вашу CRM. Важно оценить то, как быстро векторная база данных сможет находить наиболее релевантные чанки для добавления в промпт. После нескольких экспериментов я заметила, что фрагменты длиной от 1 до 2 стандартных отклонений от средней длины предложения дают хорошие результаты.
Поэтому главная особенность обучения языковых моделей — необходимость особенно тщательной и тонкой настройки обучающей стратегии, чтобы избежать ошибок. На первом этапе, называемом предварительным обучением, модель обучается предсказывать следующее слово на основе огромного объёма текстов. Важно оценить то, как быстро векторная база данных сможет находить наиболее релевантные чанки для добавления в промпт. Эти так называемые галлюцинации могут вводить в заблуждение, когда модель «придумывает» факты или пересказывает что-то устаревшее. Retrieval Augmented Generation (RAG) — это продвинутая структура искусственного интеллекта.

Если мы хотим использовать большие языковые модели (БЯМ) в своей работе и при этом называть результаты творческими, нам придётся понять, как они работают — по крайней мере, на высоком уровне. RAG преуспевает в поиске структурированных данных для быстрого поиска нужной информации. Эта возможность улучшает как поддержку клиентов, так и внутренние операции, обеспечивая быстрый и точный извлечение данных. Если ваша служба поддержки клиентов должна предоставить подробные ответы на основе ваших внутренних данных, RAG — отличное решение. Это гарантирует, что ваш чат-бот предоставляет точные и релевантные ответы. Retrieval Augmented Generation (RAG) — это продвинутая структура искусственного интеллекта.
AUSLANDER EXPERT Механизмы внимания — это ключевой компонент нейронных сетей, который позволяет моделям «фокусироваться» на самых важных частях данных в зависимости от контекста. В отличие от традиционной обработки, где каждый элемент данных получает одинаковое внимание, механизм внимания позволяет модели выделять наиболее значимые элементы, игнорируя менее важные. Традиционные решения на основе OCR (оптическое распознавание символов) и LLM (большие языковые модели) широко используются для извлечения https://aimagazine.com и обработки текстовой информации из изображений и документов. Гибридный подход может снизить затраты на разработку и обучение ботов за счет использования существующих данных и моделей.
Главная проблема в том, что LLM обучаются на фиксированных данных и после этого работают только с тем, что уже заложено в них во время https://ai.alberta.ca обучения. Никаких «посмотрел новости» или «узнал последние данные» — всё это им недоступно. Поддерживают поиск по схожести, сравнивая вектора на основе расстояний (например, косинусного, евклидова). LLM применяются для автоматической генерации текстов, от новостных статей до маркетинговых материалов. Такие модели облегчают помогает копирайтерам и редакторам работать эффективнее, предлагая черновики текстов или даже создавая полные статьи.
Website: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/