В последние несколько месяцев ландшафт генеративного искусственного интеллекта (GenAI) стремительно развивался. Благодаря большим языковым моделям (LLM) были революционизированы способы взаимодействия с текстом и генерирования человекоподобных ответов. Однако важно понимать: недостаточно полагаться только на большие языковые модели для полного раскрытия их потенциала.
Цель этой первой статьи — пролить свет на ограничения LLM и представить ценные решения, устраняющие их. Во второй статье я расскажу о том, как эти решения помогли нам создать собственное корпоративное решение под названием Genai и чем оно может быть полезно в других случаях использования в маркетинге.
Прежде чем начнем, небольшое введение для тех, кто не знаком с большими языковыми моделями:
Большие языковые модели — это модели на основе нейронных сетей, предназначенные для обработки и генерации человекоподобного текста. В процессе обучения на обширных массивах данных LLM усваивают языковые паттерны, семантические связи и контекст. Используя методы глубокого обучения, LLM могут генерировать связные и контекстуально релевантные ответы.
Краткое содержание этой статьи
Хотя LLM продемонстрировали замечательные возможности, включение контекста, специфичного для конкретной области, имеет решающее значение для достижения более точных и релевантных результатов. Чтобы устранить это ограничение, связанное с конкретной областью, был представлен инновационный подход под названием Context Fusion (Слияние контекстов), который определяется следующим образом:
Context Fusion — процесс объединения различных источников бизнес-данных и контекстной информации для обогащения знаний LLM и улучшения их бизнес-ориентированной производительности.
Благодаря беспрепятственной интеграции знаний, специфичных для бизнеса, Context Fusion расширяет возможности корпоративных LLM, позволяя им генерировать ответы и идеи, соответствующие контексту. В результате модель обучается реагировать на ситуацию так же, как и человек, работающий в конкретном бизнесе.
Кроме того, мы исследуем важность добавления Toolkit (Инструментария) для дальнейшего улучшения Context Fusion. Toolkit определяется следующим образом:
Toolkit — обширный набор (созданных под заказ) инструментов и функциональных возможностей, которые легко интегрируются с контекстной системой, усиливая возможности LLM и позволяя достигать индивидуальных бизнес-результатов.
Toolkit представляет собой полный набор инструментов и ресурсов, предназначенных для расширения функциональности и полезности LLM. Благодаря Toolkit, LLM получают расширенные возможности, такие как функции поиска, API-соединения и многое другое, что способствует созданию более ценных и надежных решений.
Благодаря интеграции Context Fusion и Toolkit организации создают настоящую Contextual Powerhouse (контекстную электростанцию), которая оказывает поддержку компании в создании LLM в соответствии с конкретными бизнес-потребностями, обеспечивая эффективное управление, контекст и инструменты.
Создание Contextual Powerhouse
Изучение преимуществ Context Fusion в LLM
Одного только LLM недостаточно для создания идеальных человеческих и контекстуально точных ответов. Чтобы поддержать LLM в их работе, независимо от сценария использования, нам необходимо объединить знания LLM с контекстом, характерным для темы, человека, бизнеса или отрасли. Эта концепция называется и определяется так:
Context Fusion — процесс объединения различных источников бизнес-данных и контекстной информации для обогащения знаний LLM и улучшения бизнес-ориентированной производительности моделей.
Одно из основных преимуществ Context Fusion — способность повышать производительность языковой модели, делая информацию доступной в явном виде. Традиционным LLM часто не хватает способности полностью понимать и генерировать контекстуально точные ответы в конкретных областях. Учитывая, что LLM, подобные модели OpenAI, обучаются на очень больших наборах данных и имеют определенный предел знаний, они могут быть не осведомлены о конкретных деталях или последних событиях. К примеру, GPT-4, последняя модель OpenAI, как утверждается, имеет 1 триллион параметров с набором данных в 45 гигабайт. Не исключено, что сугубо специфические для компании данные просто отсутствуют в этой модели или их трудно найти, как иголку в стоге сена.
Используя Context Fusion, предприятия могут предоставить LLM необходимую контекстную информацию для создания гораздо более точных и специфичных для бизнеса результатов. Это может быть полезно для многих сценариев использования, таких как чат-боты и создание специализированного контента, о чем поговорим во второй части данной серии.
Context Fusion позволяет предприятиям извлекать ценную информацию из своих (публикуемых) данных. Интегрируя специфические знания, такие как отраслевая или деловая терминология, предыдущая работа, предложения продуктов, нормативно-правовая база, тенденции рынка или любой другой соответствующий контекст, LLM могут генерировать ответы, которые в точности соответствуют сложности бизнес-среды. Context Fusion также помогает сделать тексты и ответы LLM более человеческими, естественными и соответствующими рекомендациям бренда. Это позволяет улучшить процесс принятия решений, сделать взаимодействие с клиентами более точным и повысить эффективность работы.
Кроме того, Context Fusion решает проблему управления и контроля в LLM. Поскольку предприятия все больше полагаются на языковые ИИ-модели, обеспечение соответствия нормативным требованиям, этическим соображениям и политике компании приобретает первостепенное значение. Context Fusion предоставляет механизм для определения рамок управления в LLM, позволяя предприятиям сохранять больший контроль над генерируемыми результатами и снижать потенциальные риски.
Приведенное выше описание можно представить в виде блок-схемы (изображенной ниже), на которой показано взаимодействие Context Fusion и систем управления.
Интеграция искусственного интеллекта с Toolkit
Чтобы еще больше расширить возможности Context Fusion, предприятия могут интегрировать в инфраструктуру LLM мощный Toolkit. Он представляет собой совокупность дополнительных инструментов и функциональных возможностей, которые совершенствуют процесс Context Fusion, позволяя создавать еще более продвинутые и разнообразные приложения.
Toolkit — обширный набор инструментов и функциональных возможностей, создаваемых под заказ, которые легко интегрируются в контекстную инфраструктуру, расширяя возможности LLM и обеспечивая индивидуальные бизнес-результаты.
Распространенным инструментом для внедрения в инфраструктуру LLM является модуль Calculator. Большие языковые модели сосредоточены на языке. LLM превосходно генерируют человекоподобные тексты и ответы, но их способность точно выполнять сложные математические вычисления все еще остается областью совершенствования. Добавление модуля Calculator позволяет LLM выполнять сложные вычисления, что делает его бесценным активом для финансовых учреждений, анализа данных или любой ситуации, требующей вычислительных возможностей.
Неоспоримым преимуществом Toolkit является возможность включения в него инструментов, создаваемых под заказ. Это предоставляет предприятиям уникальные возможности. Например, компания, занимающаяся электронной коммерцией, может разработать инструмент, который интегрирует непосредственно в LLM рекомендации по продуктам и персонализированные маркетинговые стратегии. Используя данные о клиентах и их предпочтениях, этот инструмент, созданный по специальному заказу, позволяет LLM генерировать индивидуальные предложения продуктов, рекламные предложения и убедительный маркетинговый контент. Благодаря способности понимать предпочтения клиентов и предоставлять целевые маркетинговые сообщения, LLM становится ценным активом для увеличения конверсии, повышения вовлеченности клиентов и, в конечном счете, увеличения продаж.
Кроме того, в Toolkit могут входить инструменты для анализа настроений, подключения к API, определению дальнейших действий, не уступающих по качеству предыдущим, и многого другого в зависимости от конкретных бизнес-потребностей. Каждый инструмент легко интегрируется с Context Fusion, создавая комплексную экосистему, которая предоставляет LLM широкий спектр функциональных возможностей.
Визуализация Toolkit и его связи с Context Fusion приводит к следующей блок-схеме.
Внедряйте контекстные ИИ-решения уже сегодня
В заключение следует отметить, что внедрение Context Fusion и Toolkit представляет собой преобразующий шаг в бизнес-использовании истинного потенциала LLM. Благодаря бесшовной интеграции специфичных бизнес-знаний, Context Fusion позволяет превратить LLM в Contextual Powerhouse, предоставляя точные и релевантные результаты, адаптированные к потребностям бизнеса и клиентов. Toolkit еще больше расширяет возможности Context Fusion, предоставляя полный набор инструментов и функций, создаваемых под заказ, расширяющих возможности LLM и позволяющих получать индивидуальные бизнес-результаты.
Основные выводы из этой статьи таковы:
- Context Fusion позволяет LLM генерировать контекстно точные ответы в определенных областях, улучшая производительность языковой модели и повышая эффективность принятия решений, взаимодействия с клиентами и операционную эффективность.
- Внедрение системы управления с помощью Context Fusion решает проблему контроля и соответствия требованиям LLM, снижая потенциальные риски, связанные с языковыми ИИ-моделями.
- Toolkit дополняет Context Fusion, интегрируя дополнительные инструменты и функциональные возможности, такие как модуль Calculator для сложных математических вычислений и пользовательские инструменты для персонализированных маркетинговых стратегий, анализа настроений, подключения API и т. д.
Во второй части Context Fusion и Toolkit будут рассмотрены с более практической точки зрения. В рамках Merkle мы создали собственное решение под названием Genai, которое использует Context Fusion для формулирования ответов, специфичных для Merkle. Кроме того, будут рассмотрены другие примеры использования Context Fusion и Toolkit в маркетинге.
Читайте также:
- Обнаружение вредоносного ПО с помощью алгоритмов МО на облачной платформе Google
- Как создать локальное средство генерации кода с open source моделями и библиотекой Guidance от Microsoft
- Распознавание лиц с помощью CoreML и ARKit
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Marc van Eck: A Large Language Model is not enough: introducing Context Fusion & Toolkit
