Notes

Интеграция контекстного понимания в чат-ботах с использованием LangChain
Но давайте сразу развеем миф о том, что ИИ может полностью заменить человека в создании контента. Несмотря на все свои достижения, нейросеть все еще не может соперничать с человеческим творчеством. Потому что искусственный интеллект не способен испытывать эмоции, иметь собственное мнение или понимать контекст так же, как это делает человек.
Контекстное понимание необходимо для эффективной коммуникации, особенно при взаимодействии человека с компьютером. Оно относится к способности чат-бота сохранять и использовать информацию из предыдущих обменов, что позволяет ему давать релевантные и связные ответы. Глубокое обучение (Deep Learning) — это подмножество машинного обучения, которое использует нейронные сети с множеством слоёв (глубокие сети) для анализа представлений на основе огромных объёмов данных. Этот метод показал выдающиеся результаты в различных задачах, включая распознавание изображений, обработку речи и обработку естественного языка (NLP).
Были случаи, когда такие алгоритмы отдавали предпочтение мужчинам перед женщинами, так как исторические данные показывали, что в определённых отраслях преобладают мужчины. Вы наверняка слышали всякие истории о том, как искусственный интеллект пишет книги, создает картины и даже придумывает новые языки. Так давайте не бояться использовать технологии, а найдем в них новые возможности для самовыражения. Пользователи могут сразу приступить к работе с платформой, не проходя сложные процедуры регистрации, что экономит время и снижает порог входа для новых пользователей.
Для этого можно использовать модели insult detection и sentiment analysis, что позволяет автоматизировать очистку данных от нежелательных выражений. Неудачные шутки в лучшем случае будут просто не поняты, а в худшем — помешают выполнению задачи. Как, например, в диалоге с чат-ботом «Тинькофф Банка», который вместо решения задачи начал шутить.
Прощай, программист? AI уже пишет код лучше тебя
ChatGPT — это языковая модель от OpenAI, способная генерировать текст на естественном языке. Однако важно понимать, что, несмотря на кажущуюся осмысленность ответов, ИИ не обладает настоящим пониманием реальности. У него нет эмоций, он не может принимать осознанные решения и не способен к самостоятельному мышлению.
Другая https://paperswithcode.com сложность использования таких LLM, как ChatGPT, — так называемые «галлюцинации». ИИ может выдавать информацию, которая не соответствует действительности, что может быть критичным в бизнес-контексте. Кроме того, такие модели работают по своим внутренним алгоритмам, которые трудно контролировать извне, что повышает риск получения некорректных ответов. Гибридный подход позволяет системе адаптироваться к различным типам запросов — от простых до сложных. Например, в случае стандартных вопросов система может использовать заранее подготовленные ответы (RAG), а для более сложных или нестандартных запросов — применять методы NLU для глубокого анализа.
Примеры использования RAG
Это особенно критично в медицине, где ИИ анализирует рентгеновские снимки и может либо не заметить опухоль, либо наоборот увидеть проблему там, где её нет. Известны случаи, когда алгоритмы ошибочно идентифицировали невинных людей как преступников, что привело к необоснованным задержаниям. Будьте конкретными, указывайте желаемый формат ответа и добавляйте контекст, чтобы помочь модели лучше понимать ваши намерения.
Если пользователь свернул приложение или долго не отвечает, можно проактивно задать вопрос или предложить варианты быстрых ответов. Одна из самых серьёзных проблем ИИ — это наличие предвзятости в обучающих данных. Алгоритмы машинного обучения обучаются на огромных массивах данных, но если эти данные содержат историческую, социальную или культурную предвзятость, ИИ будет её воспроизводить и даже усиливать. Не менее серьёзной проблемой является уязвимость ИИ к так называемым адверсариальным атакам, когда специально созданные изображения вводят систему в заблуждение.
Ошибки в распознавании изображений и видео
Нейронные сети произвели революцию в машинном переводе, сделав возможным выполнение более точных и плавных переводов между различными языками. Благодаря использованию продвинутых архитектур, таких как Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) и Transformers, эти модели способны успешно учитывать сложности языка. Обработка контекста и использование механизмов внимания позволяют нейронным системам машинного перевода создавать переводы, которые часто превосходят качество традиционных методов.
Мы можем мыслить нестандартно, выходить за рамки привычного, комбинировать идеи в совершенно неожиданных сочетаниях. Оценка качества контента очень субъективна и зависит от вкусов и предпочтений аудитории. Например, один человек может считать статью интересной и полезной, а другой — скучной и неинформативной. В результате контент, созданный ИИ, часто оказывается вторичным, неуместным или даже нарушающим авторские права.
Кроме того, остро встает вопрос об ответственности за контент, созданный нейросетью. Автоматические системы хуже распознают акценты, диалекты, необычные интонации, голосовые особенности женщин, пожилых людей или детей. Идея создания умного помощника, способного вести полноценный разговор, как в фильме «Она» (2013), давно будоражит умы.
Благодаря использованию современных алгоритмов и огромных датасетов, DeepSeek AI демонстрирует стабильную работу при решении различных задач. Платформа хорошо справляется как с простыми вопросами, так и со сложными запросами, требующими анализа больших объемов информации. Одна из ключевых особенностей DeepSeek AI заключается в том, что для базового использования моделей R1 и V3 не требуется создание учетной записи. Это позволяет сразу начать работу с ИИ, минуя сложные этапы авторизации. Для начала пришлось включать запись в Zoom, что вызывало дискомфорт у некоторых коллег, который, в свою очередь, уже был красным флагом. Плюс ко всему видео в ChatGPT не скормишь, так что я нашёл несколько сервисов для транскрибации видео и получил текстовые расшифровки созвонов.
https://fatahal.com/user/serp-wins Человек, в отличие от нейросети, обладает моральными ценностями и способен оценить, насколько его творчество соответствует этическим нормам. Алгоритмы могут генерировать контент, который с технической точки зрения выглядит безупречно, но при этом может быть неэтичным, вводящим в заблуждение или даже опасным. http://lovewiki.faith/index.php?title=holcombolsson4984 Именно поэтому так важно, чтобы за созданием любого контента стоял человек, способный взвесить все «‎за» и «‎против». Работа с различными GPT может не всегда удовлетворять требованиям безопасности при обработке персональных или коммерческих данных. В таких случаях организация может обучить собственную LLM внутри контура компании, что позволит гарантировать конфиденциальность информации и сохранить полный контроль над данными.
Homepage: https://fatahal.com/user/serp-wins