Использование искусственного интеллекта для анализа и прогнозирования
Диалоговые системы и устная речь: прошлое и настоящее
Ещё два десятилетия назад существовали системы, способные вести диалог на естественном языке, но они были далеки от совершенства и во многом ограничены. Хотя технологии распознавания речи появились задолго до ChatGPT, они сталкивались со сложными вызовами и серьёзными ограничениями производительности.
Трудности обучения систем искусственного интеллекта
Разработка систем ИИ требует загрузки огромного количества примеров. Чтобы система правильно отвечала на вопросы, необходимо интенсивное обучение на самых разных сценариях. Например, на вопрос «как поёт птица?» система должна ответить «чик-чирик». Если она ошибается, её исправляют — и со временем она становится точнее.
Обучение на ошибках
Чтобы система искусственного интеллекта могла распознавать свои ошибки и исправлять себя, необходимо заранее знать правильный ответ на каждый вопрос. Если система ошибается, ей дают верный ответ, и она учится направленно. Раньше этот процесс требовал обучения с учителем: колоссальной работы по составлению тысяч вопросов и правильных ответов к ним.
Илья Суцкевер и прорыв OpenAI
Илья Суцкевер, родившийся в России и переехавший в Израиль, стал одной из ключевых фигур в области искусственного интеллекта. Получив докторскую степень по информатике в Канаде и заняв пост главного научного сотрудника OpenAI, он решил сменить подход и исследовать новые методы обучения чат-ботов: обучение без учителя.
Что такое обучение без учителя?
Этот подход основан на тренировке системы на целых предложениях из существующих текстов: последнее слово удаляется, и система должна его угадать. Если она ошибается, её поправляют, и она продолжает учиться. Так возникает автоматический и куда более эффективный процесс обучения.
Появление технологии Transformer
Обучение без учителя получило решающий импульс с разработкой архитектуры Transformer исследователями Google в 2017 году. Сочетание Transformer с подходом без учителя привело к созданию GPT-1, который показывал результаты значительно выше, чем его предшественники.
Эволюция моделей GPT
OpenAI продолжала совершенствовать и расширять модель и достигла пика с выпуском GPT-3.5 в 2022 году. Эта модель считается одним из самых передовых чат-ботов: обученная на колоссальных объёмах информации, она обладает впечатляющими и прорывными возможностями.
Модели с открытым кодом в вашей собственной сети
Многие организации избегают внедрения языковых моделей вроде ChatGPT из опасений утечки конфиденциальной информации, тогда как другие покупают лицензии на коммерческие сервисы, но ограничивают их использование — особенно когда речь идёт о материалах, которыми можно делиться. В последнее время мы наблюдаем революцию в области языковых моделей с открытым исходным кодом: они отличаются высоким качеством и порой превосходят коммерческие аналоги.
Мы предлагаем запускать такие модели с открытым кодом внутри вашей внутренней сети, без подключения к интернету (On-Premise), что даёт существенные преимущества. Во-первых, абсолютная информационная безопасность: все данные остаются внутри внутренней сети, без какого-либо риска утечки. Во-вторых, уникальная адаптация под задачи вашей организации: полный доступ к модели позволяет точно настроить её под ваши предметные области. Кроме того, это значительная экономия: сами модели бесплатны, поэтому единственная статья расходов — вычислительные мощности, которые обычно обходятся намного дешевле коммерческих лицензий.
Наша команда с радостью проконсультирует вас по архитектуре внутренней сети и разработает индивидуальный план внедрения частной языковой модели.
Что умеют читать языковые модели
Языковые модели и продвинутые решения для лингвистического анализа открывают дверь в новый мир глубокого понимания текстов и речи. Благодаря этой технологии они способны читать и анализировать тексты любой длины, извлекая ценные выводы для широкого спектра применений.
Модели позволяют глубоко понимать и оценивать тексты, включая распознавание эмоций, отражённых в содержании — радости, разочарования или гнева, — и даже отличать срочные обращения от менее срочных. Кроме того, можно оценить уровень вежливости в диалоге или отличить разговорную речь от формальной, что помогает оптимизировать сервис и улучшать клиентский опыт.
Технология, включающая такие модели, как Llama 3 и Mixtral, поддерживает иврит и способна точно анализировать тексты и разговоры, в том числе голосовые записи в реальном времени. Эти применения помогают улучшать обслуживание клиентов — как за счёт выявления закономерностей и оптимизации продаж, так и за счёт обнаружения новых деловых трендов. Так можно разрабатывать персонализированные программы обучения, совершенствовать маркетинговые стратегии и извлекать новые выводы из профессиональной информации.
Другие модели понимания и анализа языка
Помимо упомянутых выше, существуют и другие модели, применяемые для продвинутого понимания и анализа языка и поддерживающие широкий спектр задач:
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — разработана Google и служит для понимания контекста и значения слов в предложении за счёт двунаправленного анализа текста. Подходит для таких задач, как ответы на вопросы, распознавание именованных сущностей и классификация текстов.
- GPT-4 (Generative Pretrained Transformer) — мощная генеративная модель OpenAI, используемая для создания персонализированных текстов, перевода, анализа диалогов и многого другого. Работает на множестве языков и позволяет автоматически генерировать точный контент под задачи пользователя.
- RoBERTa (Robustly Optimized BERT) — улучшенная версия BERT, созданная специально для глубокого понимания текста, с дополнительными обучающими данными и новыми методами, которые делают её быстрее и точнее.
- DistilBERT — более компактная и лёгкая модель по сравнению с BERT, сохраняющая при этом высокие показатели в задачах понимания языка. Подходит для применений, где нужна быстрая обработка при ограниченных ресурсах.
- XLNet — более продвинутая, чем BERT, модель, разработанная командой Google для преодоления ограничений обучения порядку слов. Она анализирует текст в различных возможных порядках и повышает точность понимания контекста.
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) — универсальная модель, которая рассматривает любую задачу как преобразование текста в текст, что позволяет решать широкий круг задач NLP: реферирование, перевод, ответы на вопросы и другие.
- ALBERT (A Lite BERT) — более эффективная версия BERT, уменьшающая количество параметров и оптимизирующая обработку при сохранении высокой точности, что делает её доступным и эффективным инструментом анализа языка.
- Whisper — генеративная модель OpenAI для анализа и понимания устной речи, обеспечивающая распознавание речи и перевод разговоров в текст, включая определение языка, транскрибирование и перевод.
Использование этих моделей помогает организациям улучшать такие процессы, как обслуживание клиентов, анализ разговоров, понимание сложных документов и пользовательский опыт, с точной настройкой под бизнес-задачи и специфические языковые требования.
Ключевые направления
- Анализ данных с помощью ИИ: понимание данных и поведения пользователей.
- Умная автоматизация: построение автоматических процессов, экономящих время.
- Бизнес-прогнозы: использование моделей для предсказания будущих трендов.
Примеры применения
- Анализ данных и поведения пользователей для выявления трендов и возможностей улучшения.
- Создание автоматизаций, выполняющих повторяющиеся задачи без участия человека.
- Разработка моделей для прогнозирования рыночных тенденций и показателей компании.
Темп влияния
- Технологические компании: быстрый эффект — уже через несколько месяцев заметно значительное улучшение показателей.
- Финансовые компании: более медленный темп, но с накопительным эффектом на прогнозирование трендов и улучшение бизнес-результатов.
Машинное обучение впечатляет на бумаге, но на практике без доступных и чистых данных учить попросту нечему. И при внедрении ИИ в организации первый вопрос должен быть об инфраструктуре, а не о технологии.