“`html
Проблемы и решения в области искусственного интеллекта для иврита
Иврит считается языком с недостаточными ресурсами в области искусственного интеллекта. Он обладает сложной системой корней и шаблонов и является языком с богатой морфологией. Префиксы, суффиксы и инфиксы добавляются к словам для изменения их значения и времени или образования множественного числа, среди прочего. Слова строятся на основе корней. Эта сложность может привести к возникновению нескольких легитимных словоформ, происходящих от одного корня, что делает традиционные токенизационные техники, предназначенные для морфологически более простых языков, неэффективными. В связи с этим текущие языковые модели могут испытывать затруднения в правильной интерпретации и обработке тонкостей иврита, что подчеркивает необходимость бенчмарков, учитывающих эти лингвистические особенности.
Исследования LLM на иврите и новая инициатива Hugging Face
Исследования LLM на иврите не являются просто узкой областью, а критически важной сферой, требующей специализированных бенчмарков для учета лингвистических особенностей и тонкостей языка. Новое исследование Hugging Face призвано революционизировать эту область с помощью своей новаторской инициативы: совершенно новый открытый рейтинг LLM. Этот рейтинг, разработанный для оценки и улучшения языковых моделей на иврите, представляет собой не просто еще один инструмент, а значительный шаг в направлении улучшения нашего понимания и обработки сложностей иврита. Предлагая сильные метрики оценки языковых специфических действий и поощряя открытое сообщественное улучшение генеративных языковых моделей на иврите, этот рейтинг готов закрыть этот разрыв.
Использование Hugging Face
Команда Hugging Face использует шаблон демонстрационного рейтинга и черпает вдохновение из открытого рейтинга LLM. Подаваемые модели автоматически развертываются через конечные точки вывода HuggingFace и оцениваются с помощью запросов к управляемому библиотекой API. Настройка среды была единственной сложной частью реализации; остальной код работал так, как задумывалось.
Создание четырех ключевых наборов данных для оценки языковых моделей на иврите
Команда Hugging Face создала четыре важных набора данных для оценки языковых моделей на иврите в их восприятии и производстве, независимо от их производительности на других языках. Эти бенчмарки оценивают модели с использованием формата немногословного запроса, который гарантирует, что модели могут адаптироваться и реагировать соответственно даже в ситуациях с небольшим контекстом. Они перечислены в следующем порядке:
- Ответ на вопрос на иврите: Это задание оценивает понимание модели и ее способность точно извлекать ответы на основе контекста, особенно подчеркивая понимание и обработку информации, представленной на иврите. Понимание синтаксиса и семантики иврита модели оценивается с использованием простых форм вопросов и ответов.
- Точность выражения мнения: Этот бенчмарк тестирует способность модели идентифицировать и разгадывать эмоции в тексте на иврите. Он оценивает точность модели в использовании языковых подсказок для определения положительных, отрицательных или нейтральных утверждений.
- Проблема схемы Уинограда: Цель этого упражнения – оценить понимание модели контекстуальной неоднозначности и разрешения местоимений на иврите. Он также оценивает способность модели точно различать местоимения в сложных предложениях с использованием здравого смысла и логического рассуждения.
- Перевод: В этом тесте оценивается способность модели переводить с иврита на английский. Он оценивает умение модели выполнять многоязычные задачи перевода путем оценки лингвистической точности, беглости и способности сохранять значение между языками.
Заключение
Команда считает, что этот новый рейтинг станет не только инструментом измерения, но и вдохновит израильское технологическое сообщество выявить и закрыть пробелы в исследованиях технологий иврита. Они надеются поощрить создание моделей, которые одновременно лингвистически и культурно разнообразны, предлагая тщательные, целевые оценки. Это откроет дверь для инноваций, которые уважают разнообразие иврита.
Внедрение ИИ-решений
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Hugging Face Introduces the Open Leaderboard for Hebrew LLMs.
Шаги к внедрению ИИ
1. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите, где возможно его применение для автоматизации.
2. Определитесь с ключевыми показателями эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
3. Подберите подходящее решение из множества вариантов ИИ и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты и KPI.
4. На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
