5 способов, с помощью которых руководители предприятий могут использовать большие языковые модели, чтобы открыть новые возможности

Посетите нашу библиотеку по запросу, чтобы просмотреть сеансы VB Transform 2023. Зарегистрируйтесь здесь.

Маловероятно, что вы пропустили шумиху вокруг генеративного искусственного интеллекта и, в частности, больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT. В последние месяцы эти темы были горячими повсюду: от социальных сетей до новостей и повседневных разговоров, и мы только начали узнавать, на что способен генеративный ИИ.

Вообще говоря, поколение ИИ относится к категории методов машинного обучения (ML), которые могут создавать контент, такой как изображения, музыка и текст, который очень напоминает контент, созданный человеком. LLM, с другой стороны, представляют собой нейронные сети с миллиардами параметров, обученные на огромных объемах текстовых данных, что позволяет им понимать, обрабатывать и генерировать язык, подобный человеческому.

Вместе эти технологии предлагают широкий спектр приложений, которые потенциально способны изменить различные отрасли и повысить качество взаимодействия между людьми и машинами. Изучая эти приложения, владельцы бизнеса и лица, принимающие решения на предприятии, могут получить ценное вдохновение, ускорить рост и добиться ощутимо улучшенных результатов за счет быстрого создания прототипов. Дополнительным преимуществом поколения ИИ является то, что большинство этих приложений требуют минимальных знаний и не требуют дальнейшего обучения модели.

Краткий отказ от ответственности: люди часто склонны ассоциировать поколение AI исключительно с ChatGPT, но существует множество доступных моделей от других поставщиков, таких как T5 от Google, Llama от Meta, Falcon от TII и Claude от Anthropic. Хотя большинство обсуждаемых в этой статье приложений используют ChatGPT OpenAI, вы можете легко адаптировать и переключить базовый LLM в соответствии с вашим конкретным вычислительным бюджетом, задержкой (насколько быстро вам нужна ваша модель для генерации завершений — модели меньшего размера позволяют быстрее загружать и сократить задержку вывода) и последующие задачи.

VB Transform 2023 по требованию

Вы пропустили сессию с VB Transform 2023? Зарегистрируйтесь, чтобы получить доступ к библиотеке по требованию для всех наших избранных сессий.

LLM демонстрируют впечатляющие возможности при выполнении многих задач прямо из коробки, таких как перевод и реферирование, без необходимости первоначальной настройки. Причина, по которой они так хорошо справляются с этими общими задачами, заключается в том, что базовая модель была обучена на больших, но универсальных наборах данных. Однако эта компетенция не может полностью распространяться на задачи, специфичные для предметной области, включая, например, предоставление ответов по годовому отчету вашей компании. Именно здесь на сцену выходит технология извлечения дополненной генерации (RAG).

RAG — это основа для создания систем на базе LLM, использующих внешние источники данных. RAG предоставляет LLM доступ к данным, которые он не мог видеть во время предварительного обучения, но это необходимо для правильного предоставления релевантных и точных ответов. RAG позволяет языковым моделям, таким как ChatGPT, предоставлять лучшие ответы на вопросы, специфичные для предметной области, объединяя их способности обработки естественного языка (NLP) с внешними знаниями, уменьшая случаи генерации неточной информации или «галлюцинаций». Это делается путем:

Такой подход делает LLM более универсальным и полезным в различных областях и приложениях, включая ответы на вопросы, создание контента и интерактивное общение с доступом к данным в реальном времени. Podurama, приложение для подкастов, использовало аналогичные методы для создания своих рекомендательных чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Эти боты умело предлагают подходящие шоу на основе запросов пользователей, извлекая информацию из стенограмм подкастов для уточнения своих рекомендаций.

Этот подход также ценен в антикризисном управлении. PagerDuty, платформа реагирования на инциденты SaaS, использует LLM для создания сводных данных об инцидентах с использованием базовых данных, таких как название, серьезность или другие факторы, и дополняет их внутренними данными Slack, где ответчики обсуждают детали и делятся обновлениями по устранению неполадок, чтобы улучшить качество сводок. .

Хотя RAG может показаться сложным, библиотека LangChain предлагает разработчикам необходимые инструменты для реализации RAG и создания сложных систем вопросов и ответов. (Во многих случаях для начала работы вам понадобится всего одна строка кода). LangChain — это мощная библиотека, которая может расширить и повысить производительность LLM во время выполнения, предоставляя доступ к внешним источникам данных или подключаясь к существующим API-интерфейсам других приложений.