Notes

Языковые модели что это такое и как они работают, обучение, параметры и примеры моделей
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.
Эти модели различаются по своим архитектурам, методам обучения и применению. С их помощью компании могут автоматизировать создание описаний товаров, рекламных материалов и даже публикаций в социальных сетях, снижая затраты на контент. Все работы по SEO-продвижению вашего проекта готова взять на себя DIGITAL-команда Webtronics. Большие языковые модели, или LLM (Large Language Models), — это алгоритмы машинного обучения, которые могут обрабатывать и генерировать текст на естественном языке. Он не учитывает порядок слов, а только проверяет, сколько раз появилось слово в тексте.
Это позволяет запускать более мощные модели, которые могут работать с большими объемами данных без потери производительности. Поэтому использование OCR и LLM для анализа сложных документов ограничено. Во-вторых, OCR не понимает контекст и просто передает текст LLM для анализа, что может привести к потере важных деталей.
Архитектура модели трансформера: использование внимания к себе
Главная проблема в том, что LLM обучаются на фиксированных данных и после этого работают только с тем, что уже заложено в них во время 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.
Перспективы LLM
Эти модели помогают улучшить клиентскую поддержку, предоставляя быстрые и персонализированные ответы, а также способствуют генерации качественного контента для маркетинга и аналитики. Благодаря им компании могут эффективно обрабатывать большие объёмы данных, что приводит к более оперативному принятию решений. Хотя можно показать, что современные языковые модели, такие как GPT-3, соответствуют способностям человека в некоторых задачах, неясно, являются ли они правдоподобными когнитивными моделями.
Понимание, обобщение и классификация текста
За последние несколько лет большие языковые модели (LLM) и мультимодальные модели (LMM) стали основой множества ИИ-приложений. Сегодня быстро развивается новая парадигма — AI-агенты и агентное мышление, которые предлагают ещё более эффективные способы создания ИИ-приложений. Неструктурированные данные — текст, изображения, видео и аудио — становятся важнейшим ресурсом, и AI-агенты уже показывают, как с ними работать проще и быстрее. Эти технологии не просто анализируют данные, а позволяют разрабатывать приложения, которые раньше казались невозможными. В статье мы разбираем, как AI-агенты меняют подход к разработке, как они работают с данными и почему растёт их влияние на автоматизацию.
Этот подход начинается с того, что OCR распознаёт изображение и преобразует текст в машиночитаемую форму. После этого LLM анализирует этот текст, чтобы извлечь ключевую информацию, выполнить классификацию или сгенерировать аннотации. Работая с нашими клиентами, мы убедились, что анализ мультимодальных данных — текстов и изображений https://lilianweng.github.io/lil-log/ внутри документов — заметно повышает точность и производительность.
Одно из ключевых преимуществ RAG — снижение потребности в дообучении (fine-tuning) LLM для работы с новыми данными. Это экономит вычислительные ресурсы и снижает стоимость, что особенно важно для компаний, использующих чат-боты и другие AI-решениями на основе LLM. Таким компаниям приходится часто обновлять информацию, чтобы их сервисы оставались актуальными, и это не должно быть дорого. http://catareg.ru/user/Search-Gains/ BI-аналитика стремительно развивается с появлением генеративного AI и LLM. AI-агенты автоматизируют обработку и анализ данных, генерацию SQL-запросов, создание отчетов и визуализаций. Однако без продуманной интеграции они могут давать некорректные результаты.В статье разбёрем, как Epsilon Workspace использует LLM, RAG и AI-агентов для автоматизации BI.
Вашей команде может потребоваться время, чтобы освоить такие концепции, как bounding boxes и мультимодальные эмбеддинги. Тексты и изображения обрабатываются отдельно и хранятся в разных векторных хранилищах. Запросы обрабатываются параллельно для каждого типа данных, а затем результаты комбинируются, что https://huggingface.co/blog позволяет учитывать особенности каждого формата.
Например, виртуальные ассистенты используют языковые модели для быстрого поиска информации и выполнения инструкций, что экономит время и повышает эффективность работы. Если модель узкоспециализированная, то и данные для нее берут определенного формата (например научные статьи по конкретной теме или комментарии в интернете). Всем известная ChatGPT обучалась на данных очень разного формата, чтобы стать универсальной.
Мультимодальная Retrieval-Augmented Generation (MM-RAG) улучшает работу с большими языковыми моделями (LLM) за счет включения не только текста, но и других типов данных, таких как изображения, аудио и видео. http://hikvisiondb.webcam/index.php?title=shermancarver6180 Каждый фрагмент данных преобразуется в числовые векторы (семантические эмбеддинги), которые отражают их смысл. Это улучшает точность поиска, особенно в случаях, когда одно понятие может быть выражено различными словами. Её главное преимущество — способность обрабатывать данные параллельно, а не последовательно, как это делают традиционные рекуррентные нейронные сети (RNN). Например, модель CLIP от OpenAI была обучена на 400 миллионах таких пар, что даёт ей возможность связывать визуальный контекст с текстом. Это значит, что такие модели могут не только распознавать текст, но и понимать его в контексте изображений, графиков или диаграмм.
Homepage: https://huggingface.co/blog