БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ БИЗНЕСА
Вместе со стремительным ростом популярности инструментов искусственного интеллекта (ИИ) в повседневной жизни все чаще используются различные связанные с ним термины, в том числе термин «большие языковые модели» (БЯМ), или Large language models (LLM). Что такое БЯМ и чем они могут быть полезны для предприятия?
ЧТО ТАКОЕ БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ?
Большие языковые модели – это высококачественные модели ИИ, задача которых – генерировать текст, похожий на созданный человеком, и адаптировать этот текст к самым разнообразным потребностям. БЯМ создаются и обучаются с использованием большого количества данных, чтобы компьютерная программа могла максимально точно «угадать» нужный текст на разных языках, а также сформировать и преобразовать его в соответствии с контекстом.
Используя новейшие технологии машинного обучения, модели способны воспроизводить естественный, «человеческий» язык, что позволяет взаимодействовать с заданным набором данных совсем как с человеком или роботом в окошке чата.
ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ БЯМ
1. Понимание особенностей языка
Каждый язык имеет свои культурные особенности, поэтому многие фразеологизмы и выражения, характерные для одного языка, нельзя переводить дословно, их необходимо адаптировать к близкому по смыслу фразеологизму или выражению. Большие языковые модели способны распознавать выражения и их значение не только в буквальном, но и в переносном смысле, что позволяет точнее определить цель, эмоциональный тон и другие лексические и стилистические категории конкретного текста.
2. Контекст с памятью
Ключевым отличием БЯМ от, например, простого машинного обучения является способность поддерживать определенный контекст в рамках одного разговора – чаще всего чата, – что уменьшает необходимость анализировать данные, как это делал бы программист, задавая точные математические команды. БЯМ делают это так, будто разговаривают с хорошо знакомым коллегой. Таким образом, сохраняя контекст, можно вспомнить данные или действия, которые обсуждались, например, в начале чата.
3. Способность адаптироваться
БЯМ можно адаптировать к разному контексту и стилистике, подстраивая набор данных под конкретный стиль письма, степень формальности и другие характеристики, отвечающие специфическим потребностям предприятия. Таким образом, нет необходимости повторять различные запросы или команды, чтобы получить текст, приближенный к вашим требованиям.
КАК РАБОТАЮТ БОЛЬШИЕ ЯЗЫКОВЫЕ МОДЕЛИ?
БЯМ работают на основе нейронных сетей, которые внесли значительный вклад в «угадывание» и генерацию текстов. В отличие от традиционных методов машинного обучения, нейронная сеть, на создание которой вдохновила работа человеческого мозга, считывает значение слов и предложений, чтобы лучше понять их контекст. Вот три ключевых термина, которые точнее объясняют суть деятельности БЯМ.
1. Обучение на основе данных
Обучение БЯМ происходит посредством введения в модель значительного объема текстовой информации, чтобы та более точно распознавала языковые особенности и закономерности. Чем выше качество введенных данных, тем лучше модель сможет не только распознавать, но и создавать подобную информацию.
2. Создание жетонов (token)
Учитывая объем БЯМ и особенности машинного обучения, слова, части слов или даже отдельные символы помечаются определенным жетонами, или token. Такой тип категоризации сокращает объем обрабатываемой информации и позволяет точнее предсказать, какие слова или символы будут следовать друг за другом, образуя логичное, благозвучное предложение. Чем точнее обучены БЯМ, тем лучше они смогут генерировать качественный текст.
3. Самообучение
Для повышения качества создаваемого контента и экономии времени важна также способность БЯМ к самообучению на основе заданных данных и инструкций, разработанных с учетом специфики отрасли и предприятия. Это особенно важно при создании и использовании инструмента ИИ на уровне одного предприятия и его адаптации к общим потребностям.
ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ
Большие языковые модели могут использоваться для выполнения различных задач после их соответствующей адаптации. Вот несколько наиболее распространенных на сегодняшний день примеров.
Создание контента
В зависимости от объема и сложности обучающих данных можно создавать первые наброски текстов для постов в блогах или социальных сетях. Достаточно лишь указать в запросе желаемый стиль, примерные темы, которые необходимо затронуть, и можно получить черновой вариант желаемого текста. Чем лучше отобраны данные в БЯМ, тем выше качество черновика. Когда получен черновой вариант текста, нелишне прибегнуть к помощи специалиста по языку, чтобы сделать текст более читабельным и понятным.
Анализ данных
Подобно генерации текстов, БЯМ пригодятся при анализе таблицы определенных наборов данных в формате PDF или другом формате. Остается только задать параметры, по которым следует просматривать и анализировать данные.
Исследование рынка
Если в БЯМ включены специфические данные, например только отзывы покупателей о товарах, приобретенных в интернет-магазине, то на основе этой информации можно делать прогнозы будущих тенденций.
Поддержка клиентов
Один из наиболее распространенных вариантов применения БЯМ – обеспечение более эффективной поддержки клиентов путем встраивания в веб-сайты разговорных интерфейсов, которые отвечают на вопросы клиентов, анализируют их и находят наиболее подходящий ответ из имеющейся модели данных.
Перевод
В глобальный и стремительный век информации очень важно информировать клиентов на их родном языке. Перевод любого материала с помощью профессиональных переводчиков – даже с использованием инструментов перевода (CAT) – может быть дорогим и трудоемким, и хотя инструменты машинного перевода не всегда отвечают критериям качества предприятия, они все же могут быть полезны для получения первого представления о конкретном материале. Поначалу может показаться, что БЯМ не подходят для перевода, однако при правильном подборе команд или обучении (тренировке) постепенно можно получить качественный и подходящий текст.
ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ
Как и у большинства технологий, у больших языковых моделей есть как преимущества, так и недостатки. Рассмотрим некоторые из них.
Преимущества БЯМ
- Экономия времени. Создание модели данных с конкретной информацией, на основе которой можно генерировать текст или интерпретировать информацию, позволяет сэкономить время, которое раньше тратилось на выполнение монотонных действий вручную.
- Масштабирование. БЯМ могут обрабатывать гораздо больше информации, чем один аналитик данных, просматривая сотни документов. К тому же контент можно создавать в больших масштабах на основе одного шаблона.
- Возможность адаптации. Предприятия успешнее используют БЯМ, когда их можно окончательно преобразовать, или персонализировать, чтобы они могли без дополнительных запросов предоставлять ответы или контент именно в том стиле, который нужен предприятию.
- Экономия затрат. Использование БЯМ для перевода текста без дополнительного редактирования позволяет значительно сэкономить – особенно если такой материал впоследствии не будет использоваться для внешней коммуникации предприятия. БЯМ также лучше традиционных чат-ботов отвечают на вопросы, считывая смысл заданного клиентом вопроса. Возможности для экономии широки.
Недостатки БЯМ
- Неверное понимание контекста. Уже упоминалось, что в большинстве случаев инструменты БЯМ способны считывать контекст, однако в случаях, когда в самой модели недостаточно данных для генерации качественного ответа, текст может быть понят неправильно и, соответственно, конечный результат может оказаться не таким, как ожидалось.
- Ложный или некорректный текст/контекст. При отсутствии качественных данных в БЯМ искусственный интеллект может «запутаться» и выдать некорректный текст, выдумав ложные факты, сославшись на несуществующие исследования, то есть создать нерелевантную информацию. Искусственный интеллект также можно запутать, дав ему неточные инструкции. Чтобы избежать этого, рекомендуется давать одну инструкцию на один запрос.
- Затраченное время. Если БЯМ не будут специально адаптированы под нужды конкретного предприятия, что может стоить довольно дорого, тогда для того, чтобы инструмент ИИ предоставлял именно ту информацию, которая необходима, нужно потратить время на оттачивание точного запроса, или prompt.
- Изменения в модели БЯМ. Если модель, ее субмодели и их обучение не контролируются самим предприятием, со временем даже при хорошо продуманном запросе полученные данные могут стать менее предсказуемыми и менее качественными. Например, ИИ может отказаться от анализа данных, сославшись на то, что такая задача выходит за рамки его технических возможностей.
ЧЕМ МОЖЕТ ПОМОЧЬ SKRIVANEK?
Экспертизой. Как уже упоминалось выше, существует множество различных аспектов, которые необходимо учитывать при выборе традиционного направления создания и/или перевода текстов или использовании возможностей, предоставляемых большими языковыми моделями.
У каждого из них есть свои преимущества и недостатки – от стоимости до необходимости привлечения дополнительных специалистов, чтобы сделать текст читабельным, понятным и доступным для конечного потребителя. К примеру, то, что работает при конвертации или локализации технических, предсказуемых материалов, может оказаться недостаточно эффективным для создания маркетингового или креативного контента.
Если у вас уже разработаны маркетинговые материалы с помощью БЯМ, но вы желаете их доработать, чтобы они лучше соответствовали стилю вашего предприятия, мы предлагаем услугу проверки и корректуры маркетингового текста, созданного искусственным интеллектом (ИИ).
Мы также помогаем предприятиям с решением автоматического машинного перевода, подключая к процессу перевода нейросетевую обработку – подобно упомянутой выше модели БЯМ. Здесь переводчики подключаются к процессу постобработки для улучшения материала.
В свою очередь, если вам нужно безраздельное внимание человека, мы также предлагаем традиционную локализацию с помощью инструментов перевода (CAT), где наиболее часто встречающиеся термины и выражения уже автоматически предлагаются из сохраненной памяти, в которую заложен стиль вашего предприятия.
Свяжитесь с нами, и мы вместе найдем лучшее решение для вашего предприятия!