Эра Gen AI Новое начало

Эра Gen AI Новое начало в мире

Введение

В мире быстро развивающейся технологии мы оказываемся на пороге новой эры, эры, в которой машины кажется обладают такой интеллектом, которым ранее владели лишь люди. Эта эра, которую я бы хотел назвать “Эрой Генов ИИ”, представляет не только продолжение роста ИИ, но и начало чего-то поистине трансформационного. В этой статье мы рассмотрим рост больших языковых моделей (LLM), их практическое применение в корпоративных решениях, архитектуру и сервисы, на которых они работают, и даже сравним некоторые из известных LLM, существующих сегодня.

Цели обучения:

• Понять значительный рост и принятие больших языковых моделей и их роль в предстоящей эре Генов ИИ.
• Определить практические применения LLM в корпоративных решениях, включая генерацию контента, сжатие данных и автоматизацию в различных отраслях.
• Понимать этические аспекты и ответственные практики использования LLM, включая рекомендации, конфиденциальность данных и осведомленность сотрудников.

Исследование роста больших языковых моделей (LLM)

Прежде чем мы углубимся в практические применения LLM, важно понять значительный рост, который этот сегмент переживает в последнее время. LLM завоевали мир технологий, и компании, такие как Microsoft и Google, инвестируют значительные средства в их развитие. Количество компаний, экспериментирующих с LLM API, стремительно растет, а использование обработки естественного языка (NLP) и LLM увеличивается на 411% год от года.

Особенно Индия стала горячей точкой для инвестиций в LLM, где крупные игроки, такие как Microsoft и Google, делают значительные шаги в этой области. Технологические гиганты завоевывают конкуренцию друг с другом, стремясь создать лучшие модели, что приводит к таким инновациям, как “Indus” от Tech Mahindra – настраиваемая модель LLM, предназначенная специально для индийского контекста. Reliance также присоединилась к борьбе за лидерство в области LLM, с фокусом на приложения, специфичные для Индии. Этот всплеск интереса и инвестиций ознаменовывает наступление эры Генов ИИ.

• Моделирование переменных сезонных особенностей с применением преобразования Фурье
• «Ведущие с данными создание организации, основанной на данных, с Шрикантом Веламаканни»
• VoAGI News, 11 октября 3 проекта по Data Science для получения работы • 7 шагов к освоению NLP

Практическое применение LLM в корпоративных решениях

Теперь давайте перейдем к практическому применению LLM в корпоративных решениях. В то время, как потребители могут использовать LLM для творческих задач, таких как генерация стихов или рецептов, в корпоративном мире есть другие требования. Применения здесь варьируются от анализа финансовых данных для выявления мошенничества до понимания поведения клиентов в продажах и маркетинге. LLM играют важную роль в создании контента, автоматизации ответов и облегчении принятия решений в различных сферах бизнеса, включая финансы, HR, право, страхование и многое другое.

Архитектура и сервисы, лежащие в основе решений на основе LLM

Архитектура решений, основанных на LLM, сложна, но увлекательна. LLM в основном являются моделями суммирования и поиска. Они требуют подсказок для определения своего фокуса и токенов для эффективной обработки контента. Архитектура включает разделение больших документов на векторизованное хранилище с использованием сервисов, таких как Form Recognizer и FAISS Index. Эти сервисы обеспечивают поиск похожих документов на основе пользовательских подсказок, обеспечивая точные ответы. Выбор языковой модели и облачных сервисов зависит от таких факторов, как размер документов и их расположение.

Сравнение LLM: OpenAI, Microsoft, Google и другие

Сравнение LLM, таких как от OpenAI, Microsoft, Google и других, позволяет увидеть разные возможности и применения, которые они предлагают. Модели OpenAI, такие как GPT-3, превосходят в сценариях вопрос-ответ, в то время как Codex адаптирован для разработчиков, преобразующих естественный язык в код. DALL-E специализируется на генерации изображений на основе подсказок, а ChatGPT-4 представляет собой разговорный движок, идеально подходящий для приложений, таких как чат-боты и калл-центры.

Набор LLM от Microsoft включает GPT-3.5, который сочетается с другими службами Azure, такими как Form Recognizer, для разработки комплексных решений. Компания Microsoft активно расширяет свою деятельность в области потребительского поиска, сопоставления и управления электронной почтой на другие сферы, такие как команды и колл-центры.

С другой стороны, Google может похвастаться моделями, такими как BARD, которые соответствуют потребностям и потребительского, и корпоративного рынков. Их базовые модели поддерживают текст, чат, код, изображения и видео, что позволяет применять их в различных областях – от разговорного искусственного интеллекта до предприятий и решений на базе Vortex AI.

Помимо этих гигантов, другие LLM, такие как LLaMA-1-7B, Falcon и WizardLM, имеют свои уникальные особенности и параметры. Обеспечение достоверных ответов важно для оценки их надежности.

Применение больших языковых моделей (LLMs)

Большие языковые модели – это многоцелевые инструменты с широким спектром применения. Давайте рассмотрим некоторые из самых значимых применений:

1. Создание контента: Одно из самых захватывающих применений – это создание контента. LLMs могут генерировать описания продуктов, маркетинговые кампании, описания вакансий и даже преобразовывать текст в изображения. Нужно суммировать статью в блоге или электронное письмо? LLMs справятся быстро и эффективно.
2. Суммирование контента: LLMs отлично справляются с суммированием обширных документов и контента в Интернете. Они помогают бизнесу извлекать важную информацию из больших наборов данных и быстро представлять ее в усваиваемом формате. Будь то данные CRM, системы SAP или другой контент, LLMs могут суммировать его для вас.
3. Поддержка пользователя: В отраслях, где взаимодействие с клиентом является важным, LLMs играют ключевую роль в улучшении пользовательского опыта. Они облегчают поиск информации, что делает процесс нахождения определенных данных более простым для сотрудников или клиентов. Вне зависимости от того, ищете ли вы документ о возврате средств или инструкцию по декларации налогов, LLMs могут помочь.
4. Автоматизация: Автоматизация – это мощное применение LLMs. Они могут извлекать содержимое из юридических документов, полисов страхования, тендеров и других документов, что позволяет бизнесу автоматизировать процессы, такие как создание клиентских тикетов или извлечение важной информации для принятия решений.

Примеры использования в различных отраслях

LLMs не ограничены одной отраслью. Их адаптивность делает их ценными в различных секторах. Вот некоторые примеры использования в конкретных отраслях:

Обслуживание клиентов

В премиальных колл-центрах LLMs помогают агентам увидеть полную информацию о клиенте. Когда поступает звонок, LLMs быстро определяют клиента, извлекают соответствующую информацию из систем управления взаимоотношениями с клиентами и суммируют историю и потребности клиента. Это обеспечивает более эффективное и отзывчивое обслуживание клиентов.

Маркетинг

В маркетинге LLMs помогают создавать содержательный и профессиональный контент. Они могут генерировать электронные письма с информацией о запуске продукта, создавать макеты интерфейсов и даже создавать привлекательные визуальные элементы, такие как астронавт, едущий на лошади в фотореалистичном стиле. Это творческое преимущество помогает выделиться среди маркетинговых кампаний.

Финансы

LLMs полезны для финансового анализа, помогая интерпретировать сложные данные и отчеты. Они могут извлекать информацию и тренды из годовых отчетов, что erleichtert es Analysten und Investoren, фinanzielle Informationen понять и действовать на основе них.

IT и разработка

Разработчики получают выгоду от LLMs, используя их для генерации кода, преобразования естественного языка в SQL-запросы или другие языки программирования. Это упрощает процессы разработки и документирования, делая их доступнее для представителей бизнеса.

Ответственное применение ИИ и этические соображения

Хотя LLMs обладают невероятными возможностями, они также несут этическую ответственность и потенциальные риски. Организации должны обращаться к их использованию осторожно и ответственно. Вот несколько способов обеспечить этическое и ответственное использование ИИ.

• Установите четкие правила: Каждая организация должна установить четкие правила использования LLMs. Эти правила должны регулировать доступ к моделям, разрешенные типы запросов и возможность загрузки определенных документов, особенно в версиях для предприятий.
• Конфиденциальность данных: Обеспечьте, чтобы конфиденциальные данные не покидали вашу организацию при использовании LLMs. Понимайте последствия в отношении конфиденциальной информации и ограничивайте доступ соответствующим образом.
• Осведомленность сотрудников: Обучите своих сотрудников ответственному использованию LLMs. Убедитесь, что они понимают, что можно делать, а что нет, и потенциальные этические проблемы, связанные с LLMs.
• Отслеживание и оценка: Постоянно отслеживайте результаты работы LLMs, чтобы выявлять и исправлять неточности или неприемлемые ответы. Регулярная оценка и настройка необходимы для ответственного использования ИИ.

Заключение

В эпоху Gen AI мы стоим на пороге глубокого преобразования. Большие языковые модели, о которых мы говорили, открывают новую эру возможностей, предоставляемых ИИ, в разных отраслях. Их потенциал огромен, но также огромны и этические вопросы. При навигации по этому развивающемуся ландшафту важным будет соблюдение ответственных практик ИИ и четкое понимание того, как использовать эти инструменты. Впереди нас ожидает захватывающее путешествие, в котором технология и этика должны идти рука об руку, чтобы раскрыть истинный потенциал LLM.

Основные выводы:

• Большие языковые модели наблюдают огромный рост и технологические инвестиции, принимая эру Gen AI.
• LLM обслуживают различные отрасли, помогая контенту, данным, пользовательскому опыту и автоматизации задач.
• Мы должны отдавать предпочтение ответственной ИИ, внедряя четкие правила, защиту данных, образование и постоянный контроль для обеспечения этической точности.

Часто задаваемые вопросы

Об авторе: Гурупрасад Рао

Гурупрасад Рао – волшебник технологий с более чем 17-летним опытом работы в индустрии. За эти годы он проложил путь для Инсайтов, Бизнес-аналитики, Аналитики данных и Data Science в таких крупных компаниях, как HP, IBM, Mahindra и Philips. В настоящее время он занимает должность руководителя аналитики и исследований в TATA Power, он – человек с картой маршрута, видением и харизмой для лидерства вперед.

Страница DataHour: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/datahour-era-of-gen-ai

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/guruji13/