“`html
Применение моделей больших языков в реальном мире: 15 примеров
Netflix: Оптимизация обработки больших данных
Netflix перешел от традиционных классификаторов на основе правил к системам автоматической устранения сбоев, использующим машинное обучение. Это позволило автоматически обнаруживать, диагностировать и устранять проблемы в потоках данных, существенно сократив время простоя и обеспечивая бесперебойное предоставление услуг.
Picnic: Улучшение поиска товаров
Picnic интегрировал модели больших языков для улучшения релевантности результатов поиска товаров. Это позволяет лучше понимать запросы пользователей и контекст, обеспечивая более точные и персонализированные результаты поиска.
Uber: Персонализированные коммуникации вне приложения
Рекомендательная система Uber персонализирует коммуникации вне приложения, адаптируя уведомления и предложения к предпочтениям и поведению каждого пользователя.
GitLab: Валидация и тестирование моделей ИИ
GitLab разработал платформу GitLab Duo для валидации и тестирования выходных данных, используя модели больших языков для оценки качества и надежности ИИ-моделей.
LinkedIn: Рекомендации премиум-продуктов
LinkedIn использует модели больших языков для рекомендации премиум-продуктов, соответствующих потребностям пользователей.
Swiggy: Рекомендации для новых пользователей
Swiggy использует иерархическое кросс-доменное обучение для предоставления рекомендаций новым пользователям.
Careem: Снижение мошенничества с помощью предварительной авторизации
Careem использует модели машинного обучения для снижения рисков мошенничества через техники предварительной авторизации.
Slack: ИИ для безопасного корпоративного обмена сообщениями
Slack разработал возможности ИИ для обработки и анализа сообщений с высокими стандартами безопасности и конфиденциальности.
Picnic: Поддержка запросов клиентов
Picnic использует обработку естественного языка для улучшения качества обслуживания клиентов и обеспечения поддержки на различных языках.
Foodpanda: Оптимизация спроса и предложения
Foodpanda использует машинное обучение для балансировки спроса и предложения в сфере доставки еды.
Etsy: Визуальный поиск и рекомендации
Etsy реализовал техники визуального обучения для улучшения поиска и рекомендаций товаров.
LinkedIn: Обнаружение AI-сгенерированных изображений
LinkedIn разработал системы для обнаружения AI-сгенерированных изображений с использованием продвинутых алгоритмов распознавания изображений и моделей больших языков.
Discord: Применение генеративного ИИ
Discord исследует различные применения генеративного ИИ для улучшения взаимодействия пользователей.
Pinterest: Улучшение производительности рекламы
Pinterest усовершенствовал модели оптимизации конверсии рекламы с использованием моделей больших языков.
Expedia: Семантический поиск для путешествий
Expedia использует вложения для понимания семантики запросов пользователей, улучшая поиск отелей и жилья.
Эти примеры иллюстрируют трансформационное влияние моделей больших языков в различных отраслях, способствуя инновациям и эффективности. При продвижении технологии моделей больших языков ожидается расширение их применения, предлагая более сложные решения для отраслевых задач.
Компании могут воспользоваться платформами, такими как AI Drive Pro, для управления и оптимизации реализации моделей больших языков для достижения оптимальных результатов.
Примечание: Этот материал вдохновлен Evidently AI
“`
