Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 2
Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 2

Преимущества использования языковых моделей с n-граммами для клиник и врачей

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 The Representative Capacity of Transformer Language Models LMs with n-gram Language Models LMs: Capturing the Parallelizable Nature of n-gram LMs

Представительная способность языковых моделей трансформаторов с языковыми моделями n-грамм: захват параллелизуемой природы языковых моделей n-грамм

Практические решения и ценность

Нейронные языковые модели (LM) стали основой для многих задач обработки естественного языка (NLP), и большинство современных LM основаны на архитектуре трансформатора. Исследователи из ETH Zurich изучили представительную способность языковых моделей трансформаторов с языковыми моделями n-грамм, захватывая параллелизуемую природу языковых моделей n-грамм с использованием архитектуры трансформатора и предоставляя несколько нижних границ. Они показали, что LM-трансформаторы могут представлять языковые модели n-грамм с использованием жесткого и разреженного внимания, демонстрируя различные механизмы, которые они могут использовать для представления языковых моделей n-грамм.

Эти результаты способствуют представительной способности трансформаторных LM и механизмам, которые они могут использовать для выполнения формальных вычислительных моделей. Исследование предлагает практические идеи относительно потенциала LM-трансформаторов в захвате представительной способности языковых моделей n-грамм, предоставляя ценные знания для развития решений искусственного интеллекта.

Для компаний, стремящихся развиваться с использованием искусственного интеллекта, исследование подчеркивает важность выявления возможностей автоматизации, определения измеримых KPI, выбора подходящих решений и поэтапной реализации искусственного интеллекта. Такой подход может помочь компаниям использовать возможности искусственного интеллекта для поддержания конкурентоспособности и переосмысления своего способа работы.

Решения искусственного интеллекта для развития бизнеса

Выявление возможностей автоматизации: Найдите ключевые точки взаимодействия с клиентами, которые могут получить выгоду от использования искусственного интеллекта.

Определение KPI: Убедитесь, что ваши усилия в области искусственного интеллекта оказывают измеримое влияние на бизнес-результаты.

Выбор решения искусственного интеллекта: Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям и предоставляющие возможности настройки.

Постепенная реализация: Начните с пилотного проекта, соберите данные и осуществляйте расширение использования искусственного интеллекта разумно.

Для консультаций по управлению KPI и постоянных идей по использованию искусственного интеллекта обращайтесь к нам по адресу hello@itinai.com. Исследуйте практические решения искусственного интеллекта, такие как AI Sales Bot, разработанные для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействиями на всех этапах путешествия клиента по адресу itinai.com/aisalesbot.

Узнайте, как искусственный интеллект может пересмотреть ваши процессы продаж и взаимодействие с клиентами. Исследуйте решения по адресу itinai.com.

Список полезных ссылок:

AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация

Twitter –  @itinaicom

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта