Проблемы обработки языка в бизнесе
Обработка языка в корпоративной среде сталкивается с критическими вызовами, так как бизнес-процессы всё больше зависят от синтеза информации из различных источников, включая внутреннюю документацию, кодовые репозитории, исследовательские отчёты и потоки данных в реальном времени. Хотя недавние достижения в области крупных языковых моделей продемонстрировали впечатляющие возможности, этот прогресс сопровождается значительными недостатками: ростом затрат на каждую заявку, постоянными требованиями к обновлению оборудования и увеличением рисков конфиденциальности данных.
Необходимость сбалансированных решений
Современные предприятия требуют сбалансированных решений, которые обеспечивают глубокое понимание контекста при сохранении эффективной обработки, предсказуемых низких затрат и надёжных гарантий конфиденциальности. Модели небольшого размера могут удовлетворить эти требования, несмотря на высокие объемы запросов, характерные для современных бизнес-приложений.
Традиционные подходы и их ограничения
Традиционные подходы к расширению возможностей языковых моделей полагаются на несколько обходных методов, таких как системы генерации с поддержкой извлечения (RAG), которые извлекают релевантную информацию из внешних баз знаний для дополнения входных данных модели. Однако эти методы представляют собой хрупкие решения, которые добавляют сложности и потенциальные точки отказа в процессинговые цепочки.
Решение от Salesforce AI Research
Исследования Salesforce AI разработали xGen-small, компактную языковую модель, готовую к использованию в бизнесе для эффективной обработки длинного контекста. Это решение сочетает в себе кураторство данных, масштабируемую предобученность и методы расширения длины, предоставляя высокопроизводительные возможности ИИ с предсказуемыми низкими затратами.
Архитектура xGen-small
Архитектура xGen-small использует стратегию «маленький, но длинный», что позволяет уменьшить размер модели при точной настройке распределения данных. Этот подход требует комплексной экспертизы на всех этапах разработки и компонентов, работающих в унисон через вертикально интегрированный процесс.
Преимущества для бизнеса
Модель xGen-small демонстрирует конкурентоспособные результаты по сравнению с ведущими аналогами, обеспечивая исключительную производительность в задачах с длинным контекстом. Это решение предлагает предприятиям предсказуемую, устойчивую и экономически эффективную платформу для развертывания ИИ на уровне предприятия.
Автоматизация процессов и управление ИИ
Рассмотрите возможность автоматизации процессов, чтобы выявить моменты взаимодействия с клиентами, где искусственный интеллект может добавить наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы гарантировать, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат для бизнеса. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram https://t.me/itinai.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж с сайта https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
