LIELIE VALODU MODEĻI BIZNESA VAJADZĪBĀM
Kopš mākslīgā intelekta (MI) rīku straujās popularitātes aizvien vairāk ikdienā tiek lietoti dažādi ar to saistīti termini, tajā skaitā arī termins “lielie valodu modeļi” (LVM) jeb “Large language models” (LLM). Kas īsti ir LVM un kā tie var noderēt uzņēmuma vajadzībām?
KAS IR LIELIE VALODU MODEĻI?
Lielie valodu modeļi ir augstas kvalitātes MI modeļi, kuru mērķis ir ģenerēt tekstu, kas ir līdzīgs cilvēka radītam tekstam, kā arī pielāgot šo tekstu visdažādākajām vajadzībām. LVM tiek veidoti un trenēti ar ievērojamu daudzumu datu, lai datorprogramma pēc iespējas precīzāk spētu “uzminēt” vajadzīgo tekstu dažādās valodās un spētu tekstu veidot un pārveidot atbilstoši kontekstam.
Izmantojot jaunākās mašīnmācīšanās tehnoloģijas, modeļi spēj atveidot dabisku, “cilvēcisku” valodu, tādējādi sniedzot iespēju sazināties ar konkrēto datu kopu, gluži kā sarunājoties tērzēšanas lodziņā ar citu cilvēku vai robotu.
GALVENIE LVM RAKSTURLIELUMI
1. Valodas īpatnību izpratne
Katrai valodai ir savas kultūras īpatnības, tādēļ daudzus frazeoloģismus, izteicienus, kas raksturīgi vienai valodai, nav iespējams burtiski pārtulkot, bet gan pielāgot nozīmes ziņā līdzīgam frazeoloģismam vai izteikumam. Lielie valodu modeļi spēj atpazīt izteicienus un to nozīmi ne tikai tiešajā, bet arī pārnestajā nozīmē, tādējādi precīzāk nolasot konkrētā teksta mērķi, emocionālo toni un citas tekstam būtiskas leksiskās un stilistiskās kategorijas.
2. Konteksts ar atmiņu
Būtiska LVM atšķirība no, piemēram, vienkāršas mašīnmācīšanās, ir spēja vienas sarunas – visbiežāk tērzēšanas – ietvaros saglabāt konkrētu kontekstu, kas samazina vajadzību analizēt datus, kā to darītu programmētājs, uzdodot precīzas, matemātiskas komandas. LVM to dara tā, it kā sarunātos ar labi pazīstamu kolēģi. Tādējādi saglabājoties kontekstam, ir iespējams atsaukt datus vai rīcību, kas apspriesta, piemēram, tērzēšanas sākumā.
3. Spēja pielāgoties
LVM ir iespējams pielāgot dažāda veida kontekstam un stilistikai, datu kopu pielāgojot konkrētam rakstīšanas stilam, formalitātes līmenim un citiem raksturlielumiem, kas atbilst konkrētajām uzņēmuma vajadzībām. Šādi pielāgojot modeli, nav nepieciešams atkārtot dažādus vaicājumus vai komandas, lai iegūtais teksts būtu tuvāks jūsu prasībām.
KĀ STRĀDĀ LIELIE VALODU MODEĻI?
LVM darbina neironu tīkli, kas snieguši būtisku artavu teksta “minēšanā” un ģenerācijā. Pretēji tradicionālajām mašīnmācīšanās metodēm, neironu tīkls, kas ir veidots, iedvesmojoties no cilvēka smadzeņu darbības, nolasa vārdu un teikumu nozīmi, lai labāk izprastu to kontekstu. Lūk, trīs galvenie termini, kas precīzāk izskaidro LVM pamatdarbību.
1. Apmācības ar datiem
LVM trenēšana jeb apmācīšana noris, modelī ievadot ievērojamu apjomu tekstuālas informācijas, lai tas precīzāk saskatītu valodas īpatnības un kopsakarības. Jo kvalitatīvāki ir ievadītie dati, jo labāk modelis pēcāk spēs ne tikai atpazīt līdzīgu informāciju, bet to arī radīt.
2. Žetonu (“token”) izveide
Ņemot vērā LVM apjomu un mašīnmācīšanās īpatnības, vārdi, to daļas vai pat atsevišķas rakstzīmes tiek apzīmētas ar konkrētu žetonu jeb “token”. Šāda veida informācijas kategorizēšana samazina apstrādājamās informācijas apjomu, kā arī sniedz iespēju precīzāk prognozēt, kādi vārdi vai simboli sekos cits aiz cita, lai izveidotu loģisku, labskanīgu teikumu. Jo precīzāk LVM ir apmācīts, jo labāk tas spēs ģenerēt kvalitatīvu tekstu.
3. Pašmācīšanās
Lai uzlabotu iegūtā satura kvalitāti un taupītu laiku, svarīga ir arī LVM spēja pašmācīties, balstoties uz dotajiem datiem un instrukcijām, kas pielāgotas konkrētajai nozarei un uzņēmumam. Tas jo īpaši ir svarīgi, veidojot un izmantojot viena uzņēmuma līmeņa MI rīku un pieslīpējot to kopīgajām vajadzībām.
LIELO VALODU MODEĻU IZMANTOŠANAS PIEMĒRI
Ar lielo valodas modeļu palīdzību iespējams veikt dažāda veida darbus, attiecīgi tos pielāgojot. Lūk, daži no izplatītākajiem piemēriem šobrīd.
Satura radīšana
Atkarībā no apmācīto datu apjoma un sarežģītības pakāpes iespējams veidot pirmos tekstu uzmetumus emuāra (bloga) vai sociālo mediju ierakstiem. Atliek tikai ar vaicājumu norādīt vēlamo stilu, aptuvenos tematus, kurus aplūkot, un iespējams iegūt pirmo melnrakstu vēlamajam saturam. Jo labāk atlasīti LVM dati, jo kvalitatīvāks izdosies melnraksts. Kad ir iegūts teksta uzmetums, tad noderēs valodu ekspertu skatījums, lai to padarītu labskanīgāku un uztveramāku.
Datu analīze
Līdzīgi kā tekstu radīšanā, noderīga ir LVM pielietošana, analizējot noteiktu datu kopu tabulu PDF vai citā formātā. Atliek tikai iestatīt parametrus, pēc kuriem dati jāpārskata un jāizpēta.
Tirgus izpēte
Ja LVM ir iekļauti specifiski dati, piemēram, tikai pircēju atsauksmes par tiešsaistes veikalā iegādātajām precēm, tad, balstoties uz iegūto informāciju, var veidot nākotnes tendenču prognozes.
Klientu atbalsts
Viens no biežākajiem LVM izmantošanas veidiem ir plašāka klientu atbalsta sniegšana, tīmekļa vietnēs iestrādājot sarunbotus, kas atbild uz klientu uzdotiem jautājumiem, tos izanalizējot un piemeklējot atbilstošāko atbildi no pieejamā datu modeļa.
Tulkošana
Globālajā un straujajā informācijas laikmetā ir būtiski klientus informēt to valodā. Tulkot jebkādu materiālu ar profesionālu tulkotāju palīdzību – pat ar tulkošanas rīku (CAT) palīdzību – var būt dārgi un laikietilpīgi, un lai gan mašīntulkošanas rīki ne vienmēr atbilst uzņēmuma kvalitātes kritērijiem, tomēr tie var noderēt pirmā ieskata gūšanai par konkrēto materiālu. LVM tulkošanai sākotnēji var šķist neatbilstošs, taču ar pareizajām komandām vai apmācīšanu (trenēšanu) pamazām ir iespējams izveidot kvalitatīvu un atbilstošu tekstu.
LIELO VALODU MODEĻU PRIEKŠROCĪBAS UN TRŪKUMI
Kā jau vairumam tehnoloģiju, lielajiem valodu modeļiem ir gan priekšrocības, gan trūkumi. Ieskatīsimies dažos.
LVM priekšrocības
- Laika taupīšana. Veidojot datu modeli ar konkrētu informāciju, pēc kuras radīt tekstu vai interpretēt informāciju, iespējams ietaupīt laiku, ko iepriekš veltītu manuālu, monotonu darbību veikšanai.
- Mērogošana. LVM spēj apstrādāt daudz vairāk informācijas nekā to spētu viens datu analītiķis, caurskatot simtiem dokumentu. Tāpat arī saturu var veidot lielā apmērā pēc viena parauga.
- Pielāgošanas iespēja. Uzņēmumiem veiksmīgāk sokas ar LVM izmantošanu tajā brīdī, kad ir iespējams to paliekošā veidā pārveidot jeb personificēt, lai tas spētu bez papildu vaicājumiem sniegt atbildes vai saturu tieši tādā stilā, kāds nepieciešams uzņēmumam.
- Izmaksu ietaupījums. Pielietojot LVM teksta tulkošanā bez papildu rediģēšanas iespējams būtiski ietaupīt – it īpaši, ja šādi materiāli pēcāk netiek izmantoti uzņēmuma ārējai saziņai. Tāpat LVM spēj tradicionālo sarunbotu vietā labāk atbildēt uz jautājumiem, nolasot klientu uzdotā jautājuma jēgu. Iespējas ietaupīt ir plašas.
LVM trūkumi
- Konteksta pārprašana. Lai gan minēts, ka vairumā gadījumu LVM rīki spēj nolasīt teksta kontekstu, gadījumos, kad pašā modelī nav pietiekami daudz datu, lai radītu kvalitatīvu atbildi, teksts var tikt pārprasts un attiecīgi galarezultāts var nebūt tāds, kādu sagaidāt.
- Nepatiess vai nekorekts teksts / konteksts. Ja trūkst kvalitatīvu LVM datu, tad mākslīgais intelekts var “apjukt” un radīt nekorektu tekstu, izdomājot nepatiesus faktus, citējot neīstus pētījumus, proti, izveidot neatbilstošu informāciju. Arī sniedzot mākslīgā intelekta rīkam neprecīzas instrukcijas, to var samulsināt. Lai tā nenotiktu, ieteicams sniegt vienu instrukciju vienā vaicājumā.
- Ieguldīts laiks. Ja vien LVM nav speciāli pielāgots konkrēta uzņēmuma vajadzībām, kas var būt visai dārgi, tad, lai MI rīks sniegtu tieši tādu informāciju, kāda nepieciešama, jāiegulda laiks, lai noslīpētu precīzu vaicājumu jeb “prompt”.
- LVM modeļa izmaiņas. Ja modeli un tajā esošos apakšmodeļus, to apmācību nekontrolē pats uzņēmums, tad ar laiku arī ar labi izstrādātu vaicājumu iegūtie dati var kļūt mazāk paredzami un ne tik kvalitatīvi. Piemēram, MI var atteikties sniegt datu analīzi, aizbildinoties, ka šāds uzdevums ir ārpus tā tehniskajām iespējām.
KĀ VAR PALĪDZĒT SKRIVANEK?
Ar ekspertīzi. Kā minēts iepriekš, ir daudz dažādu aspektu, ko apsvērt, izvēloties tradicionālo tekstu veidošanas un/vai tulkošanas virzienu vai arī izmantojot lielo valodas modeļu sniegtās iespējas.
Katram no tiem ir savas priekšrocības un trūkumi – sākot no izmaksām līdz nepieciešamībai pēc papildu ekspertu iesaistes, lai teksts galapatērētājiem būtu uztverams, lasāms un saprotams. Piemēram, tas, kas derēs tehnisku, paredzamu materiālu pārveidei vai lokalizācijai, var nebūt gana efektīvs mārketinga vai radoša satura izveidei.
Ja jums jau ir izveidoti mārketinga materiāli ar LVM palīdzību, taču vēlaties tos pieslīpēt, lai tie labāk atbilstu uzņēmuma identitātei, tad piedāvājam mākslīgā intelekta (MI) ģenerēta mārketinga teksta pārbaudes un labošanas pakalpojumu.
Tāpat palīdzam ar automatizētu mašīntulkošanas risinājumu uzņēmumiem, tulkošanas procesam pieslēdzot neironu tīklu apstrādi – gluži kā iepriekš pieminētajā LVM modelī. Šeit tulkotāji pieslēdzas pēcapstrādes procesā, lai uzlabotu materiālu.
Savukārt, ja vēlaties cilvēka nedalītu uzmanību, tāpat piedāvājam tradicionālo lokalizāciju ar tulkošanas rīkiem (CAT), kur biežāk sastopamie termini un izteikumi jau tiek automātiski piedāvāti no saglabātās atmiņas, kurā ir iestrādāts tieši jūsu uzņēmuma stils.
Sazinieties ar mums, un kopā atradīsim jūsu uzņēmumam labāko risinājumu!