Что такое LLM модели, и как их применить в бизнесе Медиа-хаб IT-компания Aiston

Эти модели различаются по своим архитектурам, методам обучения и применению. Каждый раз, когда-нибудь обращается к Алисе, у неё запускаются сложные языковые модели (ЯМ). Их математический и лингвистический базис — то, что позволяет Алисе давать подходящий ответ. Цель языкового моделирования — научиться предсказывать следующее слово в последовательности, опираясь на предыдущие. Это требует от модели способности анализировать контекст и структурировать ответ. Сегодня технологии ИИ стремительно развиваются, и большие языковые модели (LLM) занимают центральное место в этом прогрессе.

• Дело в том, что числовые представления позволяют моделям применять методы линейной алгебры и машинного обучения для анализа неструктурированных данных.
• Благодаря своим размерам и особенностям архитектуры LLM отличаются большей гибкостью.
• Это делает их особенно эффективными в обработке длинных текстов и понимании сложных контекстов.Развитие больших языковых моделей (LLM) — совместная работа лингвистов и дата-сайентистов.
• AI-агенты автоматизируют обработку и анализ данных, генерацию SQL-запросов, создание отчетов и визуализаций.

Рекуррентные нейронные сети (RNN): основа языковых моделей

BI-аналитика продолжает быть важнейшим инструментом для бизнеса, стремящегося к прозрачности и оперативности в принятии решений. Обслуживание клиентовОни выступают в роли чат-ботов и виртуальных ассистентов, которые поддерживают общение на естественном языке, помогая автоматизировать клиентский сервис быстрыми и точными ответами. Вы также будете кодировать такие вещи, как часть речи, встречается ли это слово в живом общении или нет, и миллионы других деталей, которые мы с трудом можем выразить словами. Несмотря на ограниченные успехи в использовании нейронных сетей[19], авторы признают необходимость других методов при моделировании жестовых языков. Логбилинейная модель — ещё один пример экспоненциальной языковой модели. Модели учатся понимать, какие слова чаще всего встречаются в тексте, как они используются в различных контекстах и какие ассоциации между словами существуют.● Частотность и распространённость слов. Модели обучаются на текстах, содержащих миллионы слов и выражений, и узнают, какие из них являются наиболее распространёнными. Например, слова «и», «в», «на»  встречаются очень часто и имеют ключевую роль в формировании структуры предложений русского языка.● Синонимы и омонимы. Омонимы (слова с одинаковым написанием, но разными значениями) представляют собой особую сложность, так как требуют понимания контекста для правильной интерпретации.● Коллокации и устойчивые выражения. Модели учатся распознавать и воспроизводить устойчивые сочетания слов, такие как идиомы или фразеологизмы. Модель обучается определять правильный порядок слов для формирования грамматически корректных предложений. Текстовые эмбеддинги представляют собой числовые векторы, отображающие слова или фразы в многомерном пространстве. Эти векторы помогают моделям машинного обучения распознавать смысл и взаимосвязи в тексте. LLM прогнозируют следующее слово в зависимости от текста, который был введен ранее. Механизм внимания в архитектуре трансформеров позволяет модели сосредотачиваться на ключевых аспектах текста, что способствует созданию осмысленного ответа.

Как работает OCR в связке с LLM

В отличие от LLM, которые обрабатывают только текст, VLM могут одновременно анализировать визуальные данные и текстовую информацию. Они уже прошли предварительное обучение на больших данных и понимают язык в целом. Остается только дообучить их на специфических датасетах, например с https://humane-ai.eu   помощью аугментации данных — это поможет решать специализированные задачи. Главная задача языковой модели — «понимать» текст по закономерностям в данных и генерировать осмысленный ответ. Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) — распознавания сущностей в тексте. Языковая модель — это алгоритм, который анализирует текст, понимает его контекст, обрабатывает и генерирует новые тексты.

Шаг 5. Анализ и объяснение данных из таблиц и диаграмм

В этой статье я расскажу, как гибридный подход RAG и NLU помогают ИИ-ботам лучше понимать запросы и улучшать взаимодействие с клиентами.  https://auslander.expert/ Давайте узнаем больше о LLM и о том, как вы можете оптимизировать его для достижения наилучших результатов. Для понимания текста LLM анализирует каждое слово и фразу в контексте всего предложения.