Notes

Гибридный подход RAG: как улучшить понимание запросов и взаимодействие с клиентами для ИИ-ботов? AI на vc ru
Это значит, что вам придется пересмотреть способы предварительной обработки данных и добавить новые этапы для подготовки и разметки данных. В целом, гибкость делает использование LLM полезным решением для самых разных задач — от обслуживания клиентов до создания контента и многоязычной поддержки. Разберем конкретные преимущества больших языковых моделей для бизнеса.
Им нужны программы, которые умеют генерировать контент, анализировать тексты, делать машинный перевод, отвечать на запросы клиентов в чатах. В этой статье мы поговорим об одной из технологий, которая помогает компаниям упростить рутинные задач. Дело в том, что числовые представления позволяют моделям применять методы линейной алгебры и машинного обучения для анализа неструктурированных данных. https://mcgee-seoaroundtheworld.blogbright.net/kak-na-samom-dele-rabotaiut-chatgpt-i-deepseek-rambler-novosti-1741783732 Например, текстовые эмбеддинги помогают моделям понимать, насколько похожи или различаются два текста, даже если в них используются разные слова. Давайте посмотрим, как текст преобразуется в числовые значения и становится вектором. В этих моделях вероятность появления определённого слова зависит от предыдущих n слов.
Составление карты языка с помощью математики
Для этого используются косинусное сходство (путём оценки угла между векторами) и евклидово расстояние (путём вычисления прямого расстояния между точками в пространстве). Хотя языковые модели не всегда могут точно уловить и воспроизвести сложный подтекст, они обучаются базовым аспектам прагматики, таким как сарказм, юмор или тон речи. В процессе она «запоминает» синтаксические, грамматические и семантические структуры языка, а также получает общее понимание многих тем и понятий. Приготовьтесь отправиться в приключение, которое раскроет тайны языковых моделей и их способность изменить наш цифровой мир.
Вместо этого необходима некоторая форма сглаживания, приписывающая часть общей вероятностной массы невидимым словам или n-граммам. NLU или «понимание естественного языка» обеспечивает взаимодействие человека с компьютером, анализируя язык по сравнению с просто словами. NLU позволяет чат-ботам понимать чувства, выражаемые людьми на их языке, чтобы правильно на него среагировать. В варианте RAG (Retrieval-Augmented Generation) с помощью специальных программ весь текст разбивается на маленькие фрагменты и преобразовывается в векторные представления.
Это позволяет лучше анализировать предпочтения и быстрее обрабатывать данные. Каждый эмбеддинг представляет собой вектор, который кодирует ключевые характеристики текста. Чтобы сравнить векторы, модели используют косинусное сходство — метод, который измеряет угол между ними. Эти модели разработаны для работы с разнообразными задачами и языками. Они обучаются на обширных данных с различными типами текста, чтобы быть максимально универсальными. Существует несколько типов языковых моделей, каждая из которых разработана для решения определённых задач в NLP.
В таких задачах, как машинный перевод или анализ сложных документов, Cross-Attention помогает связать текстовые описания с соответствующими изображениями или диаграммами. Для обучения языковых моделей используют огромные текстовые базы данных. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата, например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете. А, например, всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной.
Непрерывный прогресс в создании языков позволит получать более реалистичные и похожие на человека результаты, расширяя границы того, чего могут достичь языковые модели. Другой серьезной проблемой является дезинформация, поскольку языковые модели могут предоставлять убедительную, но неточную информацию, что способствует распространению фальшивых новостей. Языковые модели нашли широкое применение в различных контекстах реального мира, демонстрируя свою адаптивность и эффективность.
Преобразователи — это мощная глубокая нейронная сеть, которая может проверять связи в последовательных данных, таких как слова во фразе. Преобразователи преуспевают в создании текста, который является чрезвычайно связным и контекстно-зависимым, потому что они обращают внимание на важный контекст на протяжении всей входной последовательности. Обработка естественного языка (NLP) стала движущей силой в области искусственного интеллекта для преодоления разрыва между людьми и машинами. Если вам интересно, как это работает на практике, Epsilon Workflow предлагает библиотеку с видеоуроками и демонстрациями. В одном из таких видео рассказываем, как с помощью RAG автоматизировать ответы на вопросы клиентов. Теперь у нас есть список всех фрагментов (chunks) руководства пользователя, готовых для использования моделью LLM.
Шаг 3. Создание векторных представлений (Embedding) текста и изображений
Покажем, как встроить AI в конвейеры аналитики данных, развернуть LLM, настроить SQL-агента, AI-агента для визуализации данных и построения диаграмм и другие. Обсудим принципы Agentic Reasoning, влияние бизнес-контекста и преимущества AI-агентов перед традиционными BI-инструментами. Используются алгоритмы индексации, такие как HNSW, ANNOY и IVF, которые специально разработаны для поиска ближайших соседей в многомерных пространствах. Эти динамические модели учитывают значение слов в зависимости от их окружения, создавая динамические представления.
Между слоями есть связи, которые помогают учитывать данные с предыдущих слоев. Это помогает не потерять важную информацию при прохождении какого-либо слоя. https://notes.io/wLYuk Используйте наборы данных, которые включают и текстовые, и визуальные элементы, относящиеся к вашей предметной области. Применяйте методы трансферного обучения, чтобы ускорить процесс настройки и улучшить результат. Начните с небольших наборов данных, чтобы протестировать процесс обработки. Используйте инструменты с открытым исходным кодом, для автоматизации рутинных задач.
В отличие от https://anthropic.com LLM, которые обрабатывают только текст, VLM могут одновременно анализировать визуальные данные и текстовую информацию. https://output.jsbin.com/fupahecaci/ Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) — распознавания сущностей в тексте. Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты.
Обучение и архитектура
Бот RAG предоставляет контекстно релевантные ответы, которые улучшают качество взаимодействия с клиентами. Это приводит к повышению удовлетворенности клиентов и улучшению результатов обслуживания. Во время исследовательской работы аналитики обнаружили, что ответы на основе RAG почти на 43% точнее, чем сгенерированные LLM, который полагался на fine-tuning.
Поэтому при анализе входящего вопроса Лия находит соответствующий интент и узнает, как ей ответить. Shaip — одно из ведущих технологических решений в области искусственного интеллекта, которое предлагает широкий спектр речевых данных на более чем 50 языках и в различных форматах. Узнайте больше о LLM и получите рекомендации по своим проектам от Эксперты Shaip сегодня. В будущем ожидается, что языковые модели будут играть все большую роль в нашей повседневной жизни. Они смогут помогать нам с рутинными задачами, улучшать качество работы, создавать новые возможности для бизнеса.
Homepage: https://anthropic.com