Разработка LLM (Large Language Models) | Искусственный интеллект и NLP решения

Обучение искусственного интеллекта стремительно развивается

и находит всё большее применение в различных отраслях бизнеса, что приводит к появлению новых форм генеративного AI. Эти технологии не только обогащают пользовательский опыт, но и способствуют эффективной генерации текстового и визуального контента, улучшая маркетинговые стратегии. Поэтому внедрение Большие языковые модели (Large Language Models, LLM) в цифровые продукты становится необходимым шагом для повышения конкурентоспособности и эффективности компании.

В широкий спектр функционала больших языковых моделей

(Large Language Models) входят такие необходимые для развития и продвижения проектов решения:

Генерация текстового материала

Языковые модели искусственного интеллекта создают понятные и информативные тексты на заданную тему с имитацией человеческого слога.

Обратная связь в формате диалоговых систем

Обученная языковая модель составляет ответы на вопросы в сообщениях или во время звонка по отработанному сценарию, извлекая необходимую информацию для дальнейшего анализа ситуации. По этой форме взаимодействия создаются и обучаются виртуальные помощники, чат-боты - важное составляющее роста для бизнеса.

Поддержка мультиязычности

Языковые модели позволяют переводить текст с одного языка на другой, что помогает как в усовершенствовании бизнеса, так и в пользовательских задачах, которые реализуются посредством контакта с современно разработанным приложением.

Объединение и резюмирование

Сокращает крупные тексты до основной информации и кратко преподносит пользователю по запросу. Например, языковые модели способны перерабатывать содержание книг больших объемов и делать информативную выдержку.

Анализ настроения текстового материала

Большая языковая модель способна дать точную характеристику настроения анализируемого текста (положительное, отрицательное, нейтральное).

Большие языковые модели требуют вычислительных мощностей

и доступа к большим объемам данных, на основе которых происходит обучение искусственного интеллекта. Примерами такого функционала сложной архитектуры являются известные чат-боты и сложные генеративные системы со сложной обратной связью, как ChatGPT.

Локальные модели

(на пользовательском устройстве).

Облачные модели

(в облачном хранилище больше возможностей потребления для вычислительных мощностей виртуального помощника).