“`html
Искусственный интеллект (ИИ) в специализированных областях
В последние годы искусственный интеллект сделал значительные шаги вперед, особенно благодаря развитию крупномасштабных языковых моделей. Эти модели, обученные на огромных наборах данных, таких как тексты из интернета, проявили впечатляющие способности в задачах на основе знаний, таких как ответы на вопросы, создание резюме содержания и понимание инструкций. Однако, несмотря на свой успех, эти модели нуждаются в помощи в специализированных областях, где данные ограничены или высокоспециализированны.
Проблема в эффективном приобретении знаний
Центральной проблемой в исследованиях по искусственному интеллекту является неэффективный способ, которым модели приобретают знания из небольших наборов данных. Текущие модели нуждаются в том, чтобы увидеть тысячи вариаций одного и того же факта, чтобы эффективно его усвоить. Это становится проблемой, когда факт встречается всего один или два раза в специализированном наборе данных, что делает сложным для моделей его понимание и обобщение при такой ограниченной информации.
Решение через генерацию синтетических данных
Исследователи из Стэнфордского университета представили новый подход для решения этой проблемы через генерацию синтетических данных под названием EntiGraph. Этот метод успешно создает разнообразный синтетический корпус из небольшого специализированного набора данных, что позволяет моделям более эффективно усваивать знания, связанные с определенной областью.
EntiGraph начинает процесс с извлечения важных сущностей из заданного набора данных, таких как люди, места или ключевые понятия. Затем алгоритм использует языковую модель для описания отношений между этими сущностями и создает синтетический корпус, расширяя оригинальный набор данных и обогащая модель большим объемом обучающих данных. Это позволяет модели учиться связям между сущностями способом, недоступным в оригинальном тексте, что приводит к более эффективному усвоению знаний.
Практическое применение EntiGraph
Тестирование производительности EntiGraph показало обнадеживающие результаты. Использование этого метода для предварительного обучения языковой модели привело к улучшению точности в задачах ответов на вопросы до 56,42% после использования синтетического корпуса. Показано, что даже без доступа к оригинальным данным модели способны хорошо функционировать после обучения на синтетическом корпусе. Кроме того, EntiGraph превзошел существующие методы, такие как простое перефразирование набора данных, обеспечивая более эффективный перенос знаний и демонстрируя превосходство этого метода в обучении языковых моделей на небольших, специализированных наборах данных.
Внедрение ИИ в бизнес
Если вы хотите использовать возможности искусственного интеллекта для развития своей компании, наша команда готова помочь вам определить подходящие решения и настроить их для вашего бизнеса. Свяжитесь с нами на нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358 для получения дополнительной информации и консультаций.
Не упустите возможность изменить свой бизнес с помощью искусственного интеллекта. Проанализируйте, где можно внедрить автоматизацию и определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с использованием ИИ. Начните с малых проектов, анализируйте результаты и постепенно расширяйте автоматизацию на основе полученного опыта.
Мы также предлагаем вам ознакомиться с AI Sales Bot (https://itinai.ru/aisales) – инструментом, который поможет вам улучшить работу отдела продаж и снизить нагрузку на первую линию обслуживания клиентов.
“`
