Введение
В постоянно развивающемся мире машинного обучения и искусственного интеллекта разработка приложений языковых моделей, в частности систем генерации дополненного извлечения (RAGЧитать полностью »
В постоянно развивающемся мире машинного обучения и искусственного интеллекта разработка приложений языковых моделей, в частности систем генерации дополненного извлечения (RAGЧитать полностью »
Одна из основных проблем использования больших языковых моделей (LLM) в бизнесе заключается в том, что LLM склонны к галлюцинациям. Как можно доверить своих клиентов чат-боту, который может слететь с катушек и в любой момент сказать что-то неуместное? Или как можно доверять корпоративному AI-ассистенту, если он рандомно придумывает факты?
Одна из основных проблем использования больших языковых моделей (LLM) в бизнесе заключается в том, что LLM склонны к галлюцинациям. Как можно доверить своих клиентов чат-боту, который может слететь с катушек и в любой момент сказать что-то неуместное? Или как можно доверять корпоративному AI-ассистенту, если он рандомно придумывает факты?
Привет! Я — Андрей Богомолов, сооснователь и технический директор GenAI Lab. Мы помогаем компаниям из разных сфер внедрять генеративный искусственный интеллект для автоматизации и повышения качества работы.
Наиболее распространенный случай использования ИИ в бизнесе в данный момент— это поиск информации и документов в имеющихся у компании данных для принятия решений или создание красиво оформленных, но совершенно бесполезных отчетов, чтобы топ-менеджмент мог оправдать свои огромные бонусы. Все это, конечно, очень важные и легитимные кейсы.
Фреймворк с метриками и данными, сгенерированными LLM, для оценки производительности конвейера с дополненной генерацией данных.
От теории из оригинальной академической статьи до ее реализации на Python с OpenAI, Weaviate и LangChain
В мире, где технологии стремительно развиваются, HR-специалисты и рекрутеры сталкиваются с новыми вызовами. Отбор кандидатов, оценка их навыков и компетенций, а также составление тестовых заданий — все это требует значительных временных и человеческих ресурсов.
Но что, если можно было бы автоматизировать значительную часть этих процессов, сохранив при этом высокий уровень точности и персонализации?
Системы дополненной генерации (RAG) были разработаны для улучшения качества ответа крупной языковой модели (LLM). Когда пользователь отправляет запрос, система RAG извлекает релевантную информацию из векторной базы данных и передает ее в LLM в качестве контекста. Затем LLM использует этот контекст для генерации ответа для пользователя. Этот процесс значительно улучшает качество ответов LLM с меньшим количеством «галлюцинаций».
Ученые часто вдохновляется нашими или животными биологическими структурами: CNN, MLP, Backprop, и для многих других исследований можно найти сходства в реальном мире. Недавно вышла статья, которая делает то же самое, но для RAG (Retrieval-Augmented Generation). В некотором роде, это недостающая современным LLM долгосрочная память. Это понятно, а причем тут неокортекст, гиппокамп и другие сложные слова? Давайте посмотрим.