NLP, LLM, RAG

рішення для бізнесу

Обробка природної мови

Більшість із нас щодня використовують бізнес-додатки NLP, навіть не підозрюючи про це. Перевірка орфографії, онлайн-пошук, перекладачі, голосові помічники — майже всі вони включають технологію обробки природної мови.Ось короткий опис різноманітних завдань НЛП, які виконуються сучасним програмним забезпеченням НЛП.

Розпізнавання іменованих сутностей

Розпізнавання іменованих сутностей — це завдання, яке передбачає ідентифікацію сутностей у реченні (наприклад, особи, організації, дати, місця, часу тощо) та їх класифікацію за категоріями.

Позначення частин мови

Позначення частин мови – це завдання, яке передбачає позначення слів у реченні як іменників, дієслів, прикметників, прислівників та інших дескрипторів.

Підведення підсумків

Резюмування — це завдання, яке включає скорочення тексту шляхом визначення важливих частин і створення резюме. Існує два підходи до конспектування тексту:

Аналіз настроїв

Аналіз настроїв – це завдання, яке передбачає широкий спектр суб’єктивного аналізу для виявлення позитивних чи негативних почуттів у реченні, настроїв відгуку клієнта, оцінювання настрою за допомогою письмового тексту чи голосового аналізу та інші подібні завдання.

Класифікація тексту

Класифікація тексту – це завдання, яке передбачає призначення тегів/категорій тексту відповідно до вмісту. Текстові класифікатори можна використовувати для структурування, організації та категоризації будь-якого тексту.

Моделювання мови

Мовне моделювання — це завдання НЛП, яке передбачає передбачення наступного слова/символу в тексті/документі.Мовні моделі можна використовувати для:

Машинний переклад оптичного розпізнавання символів

Підписи до зображень

Конспектування тексту

Розпізнавання рукописного тексту

Виправлення орфографії

Великі мовні моделі

Що таке LLM?
Велика мовна модель — це тип моделі глибокого навчання, навченої на масивних наборах даних, щоб допомогти комп’ютерам імітувати людську мову. Це веде до можливостей генерації тексту, розпізнавання, передбачення, перекладу та резюмування. Моделі глибокого навчання працюють подібно до людського мозку, обробляючи інформацію, щоб краще розпізнавати закономірності та робити прогнози, щоб вони могли навчатися та мислити так само, як ми.

Те, що відрізняє моделі глибокого навчання від стандартних моделей машинного навчання, полягає в тому, що глибоке навчання використовує набагато більше точок даних, покладається на менше людського втручання для навчання та має складнішу інфраструктуру, яка вимагає більшої обчислювальної потужності. Через це великі мовні моделі дорогі й не настільки поширені, як інші моделі машинного навчання.

Приклади використання LLM для бізнесу
Завдяки потужності штучного інтелекту та глибокого навчання великі мовні моделі можуть виконувати широкий спектр завдань і підтримувати різні типи програм, як для внутрішнього використання, так і для покращення взаємодії з клієнтами. Подивіться на десять способів, як компанії можуть використовувати великі мовні моделі вже зараз.

1. Чат-боти та віртуальні помічники
Чат-боти та віртуальні помічники використовують великі мовні моделі для надання якісних послуг клієнтам. Чат-боти LLM можуть надати допомогу з усуненням несправностей і відповісти на типові запитання. Ці чат-боти можуть навіть аналізувати настрої в тексті, щоб ефективніше реагувати на запити клієнтів, і використовувати прогнозну аналітику для швидкого виявлення потенційних проблем, з якими клієнт може зіткнутися.

2. Написання змісту
Примітною особливістю великих мовних моделей є їх здатність генерувати текст. Після проходження величезної кількості навчальних даних магістри можуть розуміти мови та контекст навколо слів, що робить можливим розробку письмового матеріалу та порівняння з текстом, написаним людьми.

3. Придбання та наймання талантів
Підприємства можуть використовувати великі мовні моделі, щоб переглядати інформацію про претендентів на роботу та визначати кандидатів, які найкраще підходять для роботи. Це не тільки допомагає визначити якісних кандидатів, але й робить весь процес набагато ефективнішим. Використання LLM у процесі найму також може покращити різноманітність робочого місця, оскільки усуває несвідомі упередження.

4. Таргетована реклама
Разом із можливостями створення вмісту великих мовних моделей, особливою обставиною, де це вигідно, є розробка цільових маркетингових кампаній. LLMs дають вам змогу визначати тенденції та краще розуміти свою цільову аудиторію, створюючи можливості для розробки більш персоналізованої реклами та рекомендацій щодо продуктів.

5. Соціальні медіа
Ви можете використовувати великі мовні моделі, щоб розробляти публікації в соціальних мережах і створювати унікальні підписи для публікацій із візуальним вмістом. Великі мовні моделі можуть аналізувати вміст соціальних медіа, щоб зрозуміти, як створити матеріал, який більше зацікавить людей.

6. Класифікація тексту
Великі мовні моделі можуть розуміти зв’язки між словами, щоб класифікувати текст, який має однакове почуття чи значення. Взявши текст і відсортувавши його за заздалегідь визначеними категоріями, ви можете впорядковувати інформацію з різних типів документів і ефективніше використовувати неструктуровані дані.

7. Переклад
Широкі можливості перекладу мовної моделі допомагають компаніям розширювати свій охоплення в усьому світі на нові ринки, де потенційні клієнти розмовляють іншою мовою. Ви можете використовувати LLM для перекладу різних матеріалів, таких як вміст веб-сайту, маркетингові матеріали, інформація про продукт, вміст соціальних мереж, ресурси обслуговування клієнтів і навіть юридичні угоди.

8. Виявлення шахрайства
Великі мовні моделі революціонізують виявлення шахрайства, підвищують ефективність визначення того, чи є транзакція потенційно шахрайським, прогнозують транзакції клієнтів для блокування транзакцій, які вважаються шахрайськими, і оцінюють наявний рівень ризику. LLM можуть швидко виявити підозрілі шаблони та захистити ваш бізнес, аналізуючи величезні обсяги даних.

9. Управління ланцюгом поставок
Великі мовні моделі допомагають сприяти управлінню ланцюгом поставок завдяки своїм аналітичним і прогнозним можливостям. За допомогою магістерських програм LLM ви можете отримати інформацію, щоб керувати запасами, знаходити постачальників і аналізувати ринок, щоб краще розуміти рівень попиту.

10. Розробка продукту
Під час розробки продукту великі мовні моделі підтримують кілька етапів, починаючи з фази ідеї та протягом усього процесу виробництва, виявляючи можливості для автоматизації та навіть сприяючи прийняттю рішень, наприклад, які виробничі матеріали слід використовувати. LLMs також корисні для виконання тестування та дослідницького аналізу даних на стадії дослідження розробки продукту.

 

 

Генерація доповненої вибірки

Що таке RAG?

RAG, або Retrieval Augmented Generation, — це метод, представлений дослідниками Meta AI, який поєднує компонент пошуку інформації з моделлю текстового генератора для вирішення наукомістких завдань. Його внутрішні знання можна ефективно модифікувати без необхідності перенавчання всієї моделі.

Які варіанти використання RAG?

Існує багато різних випадків використання RAG. Найпоширеніші з них:

Чат-боти із запитаннями та відповідями: об’єднання LLM із чат-ботами дозволяє їм автоматично отримувати точніші відповіді з документів компанії та баз знань. Чат-боти використовуються для автоматизації підтримки клієнтів і подальшої роботи з керівниками веб-сайтів, щоб відповідати на запитання та швидко вирішувати проблеми.

Розширення пошуку: об’єднання LLM з пошуковими системами, які доповнюють результати пошуку відповідями, згенерованими LLM, може краще відповідати на інформаційні запити та полегшити користувачам пошук інформації, необхідної для роботи.

Інструмент знань — ставте запитання щодо своїх даних (наприклад, HR, документи про відповідність): дані компанії можна використовувати як контекст для LLM і дозволити співробітникам легко отримувати відповіді на свої запитання, включно з кадровими питаннями, пов’язаними з перевагами та політикою, а також питаннями безпеки та відповідності .

Які переваги RAG?

Підхід RAG має низку ключових переваг, зокрема:

Надання актуальних і точних відповідей: RAG гарантує, що відповідь LLM не базується виключно на статичних, застарілих навчальних даних. Натомість модель використовує оновлені зовнішні джерела даних для надання відповідей.

Зменшення кількості неточних відповідей або галюцинацій: ґрунтуючись на вихідних даних моделі LLM на релевантних зовнішніх знаннях, RAG намагається пом’якшити ризик надання неправильної або сфабрикованої інформації (також відомої як галюцинації). Результати можуть включати цитування оригінальних джерел, що дозволяє перевірити їх людиною.

Надання релевантних відповідей, що стосуються конкретного домену: використовуючи RAG, LLM зможе надавати релевантні відповіді, адаптовані до власних даних організації або даних домену.

Ефективність і економічність: у порівнянні з іншими підходами до налаштування LLM за допомогою даних, що стосуються домену, RAG є простим і економічно ефективним. Організації можуть розгортати RAG без необхідності налаштовувати модель. Це особливо корисно, коли моделі потрібно часто оновлювати новими даними.

 

 

Рішення

AI консалтинг

Чат-бот асистенти

Комп'ютерний зір

Фінансовий скоринг

ОПМ, ВММ та ГДВ

Мілтех

Конструювання запитів

Наукові дослідження

Ставки на спорт (iGaming)

Табличні дані та часові ряди

Про нас

Ми перетворюємо ваші дані, щоб вони слугували вам якнайкраще! 
Наші основні цінності:
 
Інновації
 
Досконалість                             Справедливість
 
Клієнтоорієнтованість

У пошуках ідеї?

Перегляньте нашу сторінку публікацій (блог), щоб отримати натхнення, дізнавшись про застосування наших продуктів і послуг або популярні приклади використання.
 
Рекомендуємо  доєднатися у соціальних мережах або просто зв'язатися з нами::

Every day, new happy customers

8

Services

40

Users

30+

Conducted researches