Общие сведения о формируемых языковых моделях искусственного интеллекта

  • 5 мин

Понимаете ли вы генеративный ИИ?

Генерируемый ИИ или GenAI — это алгоритм искусственного интеллекта, способный учиться на основе существующих данных и создавать новое, исходное содержимое в различных доменах. Эти алгоритмы работают как творческие механизмы, создавая свежий текст, изображения и даже музыку, и они являются одними из самых перспективных достижений искусственного интеллекта. Возможность GenAI настраивать и адаптировать выходные данные в соответствии с различными потребностями делает его универсальным инструментом для различных приложений. Алгоритмы можно адаптировать в соответствии с конкретными требованиями и предпочтениями с помощью запросов и тонкой настройки. Эта настраиваемость означает, что пользователи могут описать нужные выходные данные на повседневном языке, а модель отвечает путем создания соответствующего текста, изображений или кода.

Модели GenAI применяют определенные методы машинного обучения, такие как трансформеры и рекуррентные нейронные сети (RNN) для генерации текста, а также генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автокодировщики (VAEs) для генерации изображений. Эти методы позволяют алгоритму понимать шаблоны и связи в данных и создавать новое, уникальное и соответствующее содержимое. GenAI находит приложения в различных доменах, в том числе:

  • Автозавершение текста и сводка: повышение производительности путем предложения соответствующего текста.
  • Перевод: улучшение служб перевода языка.
  • Кластеризация и сегментация: упорядочение данных в значимые группы.
  • Ответ на вопросы: предоставление точных ответов на запросы пользователей.
  • Обнаружение аномалий: определение необычных шаблонов в данных.
  • Здравоохранение: создание медицинских отчетов, диагностики и рекомендации по лечению.

Изучение формируемых языковых моделей ИИ

Модели языка создания ИИ — это алгоритмические электростанции, которые обрабатывают входные данные естественного языка и прогнозируют последующие слова в предложении на основе контекста, что позволяет создавать последовательные ответы. Они обучаются на больших объемах текстовых данных, таких как статьи, записи Википедии, книги и интернет-ресурсы, что позволяет им понять и создать человеческий язык.

Эти модели, часто основанные на архитектурах глубокого обучения, таких как Трансформеры, демонстрируют замечательные возможности понимания и генерации естественного языка. GPT от OpenAI (генеративная предварительно обученная модель), которая поддерживает ChatGPT, является примером генеративной языковой модели искусственного интеллекта. Основные характеристики этих моделей включают огромный масштаб, с моделями, содержащими сотни миллионов до триллионов параметров, что позволяет им записывать сложные языковые шаблоны.

Использование языковых моделей GenAI для добавления аналитики в приложения

В сценарии приложения Margie Travel модели языка GenAI могут улучшить взаимодействие с пользователем и предоставить персонализированные предложения. Ниже приведены некоторые примеры их использования:

  • Распознавание естественного языка (NLU): модели создания ИИ, такие как GPT-4, могут обрабатывать запросы естественного языка, вводимые пользователями. Когда путешественник ищет жилье, используя такие фразы, как "уютные квартиры", "набережной вид", или "модные лофты", модель может понять намерение за этими описаниями.
  • Расширение семантического поиска и запроса: модели языка ИИ генерируют семантические поиски по историческим данным и проверкам пользователей. Анализируя контекст и семантику запросов пользователей, приложение может расширить условия поиска, чтобы включить соответствующие синонимы или связанные термины. Например, если пользователь ищет "уютные квартиры", модель также может рассмотреть такие термины, как "комфортные квартиры" или "живописные аренды".
  • Создание контента: Генеративный ИИ может создавать персонализированные описания объектов для каждого объявления. На основе исторических данных и сведений о расположении модель может создавать заманчивые описания, подчеркивающие такие функции, как "камин", "панорамное представление" или "современные удобства".
  • Анализ тональности: Использование моделей генеративного ИИ для анализа тональности может помогать в оценке отзывов пользователей. Приложение может определить положительные или отрицательные тональности, связанные с конкретными объявлениями. Списки с согласованными положительными отзывами могут быть рекомендованы пользователям.
  • Рекомендации на основе расположения: приложение может рекомендовать списки на основе близости к популярным достопримечательностям, общественному транспорту или конкретным районам, анализируя данные о расположении. Для видов на набережной модель может определить приоритеты списков возле набережной или с живописными перспективами.
  • Персонализация: Генеративный ИИ позволяет приложению адаптировать рекомендации в соответствии с индивидуальными предпочтениями. Если пользователь часто выбирает "модные лофты", модель может узнать об этом предпочтении и определить приоритеты размещения в стиле лофт в последующих рекомендациях.
  • Динамическое ранжирование и оценка. Модели языка искусственного интеллекта генерируют динамически ранговые списки на основе релевантности запросов пользователей. Цены, доступность и пользовательские предпочтения можно рассматривать для оценки и заказа рекомендаций.

Создание языковых моделей ИИ может улучшить процесс рекомендаций по аренде имущества, добавив лучшее представление о запросах пользователей, создании содержимого, анализе отзывов и предоставлении персонализированных предложений. Путешественники, стремящиеся к их идеальному пребыванию в Сиэтле, могут воспользоваться этими интеллектуальными рекомендациями!