LLM, GPT, RAG… Что означают аббревиатуры ИИ? | ИИ в бизнесе №91

О чем говорят специалисты по искусственному интеллекту? Расшифровка аббревиатур ИИ

Специалисты по искусственному интеллекту часто используют аббревиатуры для описания сложных технологий и процессов. Стоит понять, что стоит за этими терминами, чтобы иметь возможность сознательно использовать возможности, предлагаемые ИИ. Например, когда вы слышите «RAG» или «XAI», вы можете не понимать, что это значит. RAG (Retrival-Augmented Generation) — это технология, которая обогащает генерацию языка поиском информации, а XAI (Объяснимый ИИ) фокусируется на прозрачности и понятности решений, принимаемых системами ИИ. Нам не нужно объяснять, что такое ИИ сегодня, но подобные аббревиатуры требуют объяснения. Итак, давайте начнем с одного из самых распространенных сокращений — общего названия технологии, лежащей в основе ChatGPT.

LLM (большая языковая модель)

LLM, или модель большого языка, является основой для таких систем, как чат-боты, которые могут генерировать текст, код или переводить языки. Это искусственный интеллект, обученный оценивать вероятность последовательностей слов с помощью нейронной сети с более чем 175 миллиардами параметров.

Обучение LLM включает показ примеров и корректировку весов для уменьшения ошибок. В LLM каждый текст представлен векторами с множеством чисел, определяющих его положение и взаимоотношения в «языковом» пространстве модели. Продолжение текста означает следование путям в этом пространстве.

Представьте их «суперчитателями» с обширными знаниями и способностью обрабатывать информацию и реагировать так же, как люди. Популярные примеры LLM включают в себя:

• Близнецы Про (Google),
• GPT-4 (OpenAI) и
• Лама 2 (Мета).

В бизнесе LLM может оптимизировать общение и потоки информации внутри компании, например, автоматически создавая отчеты, переводя документы и отвечая на вопросы сотрудников. Использование LLM через чат, специальное программное обеспечение или API может также способствовать созданию новых бизнес-моделей и стратегий путем анализа больших объемов данных и выявления тенденций, которые ранее были невидимы.

RAG (генерация с расширенным поиском)

Поисково-дополненная генерация (RAG) — это метод, сочетающий поиск семантической информации с генерацией текста. Это позволяет модели находить соответствующие документы, например, из Википедии, предоставляя контекст, который помогает генератору текста выдавать более точные, полные и менее подверженные ошибкам результаты. RAG можно настраивать, а его внутренние знания эффективно модифицировать без необходимости переобучения всей модели, что требует больших затрат и времени. Это особенно полезно в ситуациях, когда факты могут меняться с течением времени, что устраняет необходимость переобучения для доступа к самой последней информации.

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Генераторный предварительно обученный трансформатор)

Мы все знаем аббревиатуру GPT, потому что она стала частью названия самого популярного чат-бота с искусственным интеллектом. Но что именно это означает? Генеративный предварительно обученный преобразователь, GPT, — это модель искусственного интеллекта, которая генерирует текст, напоминающий текст, созданный человеком, путем прогнозирования следующего слова в последовательности. В процессе обучения он получает знания из миллиардов страниц текста, написанного людьми, чтобы позже определить вероятность следующего слова.

Модели GPT основаны на архитектурах нейронных сетей, называемых преобразователями, которые могут генерировать текст и отвечать на вопросы в разговорной форме. Они используются для решения широкого круга задач, в том числе:

• переводя языки,
• обобщающие документы,
• создание контента,
• написание кода и многие другие задачи.

Модели GPT можно использовать без дальнейшего обучения по методу, называемому «нулевым обучением», или адаптировать к конкретной задаче путем обучения на нескольких примерах (многократное обучение).

НЛП (обработка естественного языка)

НЛП, или обработка естественного языка, — это область, которая занимается методами и технологиями, позволяющими машинам понимать и обрабатывать человеческий язык.

Это составляет основу упомянутых LLM, RAG и GPT, позволяя им понимать слова, предложения и их значения. Таким образом, НЛП может превратить текстовые данные в полезную бизнес-идею. Приложения НЛП имеют широкое применение, выходя за рамки ИИ-помощников и чат-ботов и решая такие задачи, как:

• анализ настроений – позволяет определить, какие эмоции присутствуют в тексте, например, является ли мнение, выраженное в социальных сетях, положительным, отрицательным или нейтральным,
• резюмирование документов – автоматическое создание аннотаций длинных текстов, что экономит время пользователей,
• машинный перевод – обеспечивает быстрый и эффективный перевод текстов между разными языками. Например, модель SeamlessM4T компании Meta способна переводить текст и речь между 100 языками.

МО (машинное обучение)

ML, или машинное обучение, является фундаментальной отраслью искусственного интеллекта. Это всеобъемлющая область, которая предполагает обучение компьютеров обучению на основе данных без их непосредственного программирования. ИИ использует данные и алгоритмы, чтобы имитировать то, как учатся люди, со временем приобретая опыт.

Термин «машинное обучение» был придуман Артуром Сэмюэлем в 1959 году в контексте его исследования игры в шашки. Технологический прогресс позволил создать инновационные продукты на основе машинного обучения, такие как рекомендательные системы и автономные транспортные средства.

Машинное обучение — ключевой компонент науки о данных, использующий статистические методы для прогнозирования и принятия решений во многих сферах бизнеса. Спрос на ученых, работающих с данными, растет вместе с расширением больших данных. Это особенно относится к экспертам, способным выявлять важные бизнес-вопросы и анализировать данные. Алгоритмы машинного обучения создаются с использованием таких платформ программирования, как TensorFlow и PyTorch.

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

RPA, или роботизированная автоматизация процессов, — это технология автоматизации, при которой компьютеры имитируют действия человека, выполняемые в определенных программах и приложениях. RPA — это практическое применение ИИ, которое напрямую влияет на эффективность работы. Он автоматизирует рутинные задачи, такие как ввод данных или обслуживание клиентов, позволяя компаниям сосредоточиться на более стратегических задачах.

Глубокое обучение (DL)

Глубокое обучение (DL) — это продвинутая ветвь машинного обучения, основанная на нейронных сетях, вдохновленных структурой человеческого мозга. Эти сети учатся на огромных объемах данных распознавать закономерности и взаимосвязи, а затем используют эти знания для прогнозирования и принятия решений. DL позволяет выполнять самые сложные задачи, такие как распознавание изображений, идентификация объектов и классификация на фотографиях и видео.

В результате DL имеет решающее значение для разработки таких технологий, как:

• прогнозирование и оптимизация энергопотребления,
• управление автономными транспортными средствами,
• предотвращение финансового мошенничества путем обнаружения аномалий в транзакциях или
• персонализация предложений и контента в соответствии с индивидуальными предпочтениями пользователя.

Обучение с подкреплением (RL)

Обучение с подкреплением (RL) — это тип машинного обучения (ML), в котором модель ИИ учится «самостоятельно» методом проб и ошибок, а не обучается на основе подготовленных данных. Другими словами, ИИ адаптируется посредством взаимодействия с окружающей средой, получая вознаграждение за желательные действия и наказания за неэффективные.

Обучение с подкреплением полезно в задачах, где мы точно знаем, какого результата хотим достичь, но оптимальный путь для его достижения неизвестен или слишком сложен для программирования. Например, обучение роботов навигации в сложных условиях.

Генеративно-состязательные сети (GAN)

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это система, состоящая из двух конкурирующих нейронных сетей:

• Генератор, который создает новые данные, например изображения или текст,
• Дискриминатор, который пытается отличить реальные данные от сгенерированных.

Это соревнование мотивирует обе сети совершенствоваться, что приводит к более реалистичным и творческим результатам.

Объяснимый ИИ (XAI)

Объяснимый ИИ (XAI) — несколько менее известная, но очень важная аббревиатура в области искусственного интеллекта. Это подход к ИИ, который фокусируется на предоставлении четких и понятных объяснений действий или решений, принимаемых системами ИИ. XAI имеет решающее значение для ответственной разработки ИИ: прозрачности, соблюдения правовых норм, безопасности и поддержки инноваций.

Акронимы ИИ. Краткое содержание

Аббревиатуры искусственного интеллекта, такие как LLM, RAG, GPT и XAI, представляют собой передовые технологии, которые меняют методы работы бизнеса. От автоматизации процессов до лучшего понимания потребностей клиентов — ИИ открывает новые возможности. Знакомство с этими терминами является ключом к навигации в области искусственного интеллекта и использованию его потенциала в вашем бизнесе. Знание этих технологий позволяет не только оптимизировать существующие процессы, но и исследовать новые области для инноваций и роста.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
57. ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
58. 6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
59. 6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
60. Каков анализ зрелости ИИ компании?
61. ИИ для персонализации B2B
62. Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
63. Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
64. Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
65. Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
66. Какие проблемы ставит проект ИИ?
67. 8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
68. ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
69. Закон ЕС об искусственном интеллекте. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
70. Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
71. 7 лучших конструкторов веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
72. Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
73. Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?
74. Как использовать ChatGTP для исследования рынка?
75. Как расширить охват вашей маркетинговой кампании с использованием ИИ?
76. «Мы все разработчики». Как гражданские разработчики могут помочь вашей компании?
77. ИИ в транспорте и логистике
78. Какие болевые точки бизнеса может исправить ИИ?
79. Искусственный интеллект в СМИ
80. ИИ в банковском деле и финансах. Страйп, Монзо и Граб
81. ИИ в туристической индустрии
82. Как ИИ способствует рождению новых технологий
83. Революция искусственного интеллекта в социальных сетях
84. ИИ в электронной коммерции. Обзор мировых лидеров
85. 4 лучших инструмента для создания изображений с помощью искусственного интеллекта
86. Топ-5 инструментов искусственного интеллекта для анализа данных
87. Стратегия искусственного интеллекта в вашей компании – как ее построить?
88. Лучшие курсы по искусственному интеллекту – 6 замечательных рекомендаций
89. Оптимизация прослушивания в социальных сетях с помощью инструментов искусственного интеллекта
90. IoT+AI, или как снизить затраты на электроэнергию в компании
91. ИИ в логистике. 5 лучших инструментов
92. GPT Store — обзор самых интересных GPT для бизнеса
93. LLM, GPT, RAG... Что означают аббревиатуры ИИ?