Одно из преимуществ ChatGPT — возможность вести полноценный диалог с пользователем. Пользователям ча...View MoreОдно из преимуществ ChatGPT — возможность вести полноценный диалог с пользователем. Пользователям часто казалось, что такие виртуальные ассистенты до конца их не понимают. Это задачи по распознаванию намерений, извлечению сущностей и анализу тональности текста. В варианте RAG (Retrieval-Augmented Generation) с помощью специальных программ весь текст разбивается на маленькие фрагменты и преобразовывается в векторные представления. <a href="http://www.stes.tyc.edu.tw/xoops/">http://www.stes.tyc.edu.tw/xoops/</a>; Далее специальная программа также преобразовывает вопросы от пользователей в векторное представление и ищет в нашем каталоге похожие фрагменты текста. После того, как программа находит необходимую информацию, найденные фрагменты передаются модели GPT, которая создает связный и логически последовательный ответ.<br/><h2>Примеры использования RAG</h2><br/>Они должны уметь читать код, знать о переменных, циклах, зависимостях, уметь запускать и тестировать код. По сути, это должен быть как минимум грамотный тестировщик, понимающий внутренние процессы, а не просто работающий по принципу "черного ящика". Если рассматривать это с точки зрения человеческой деятельности, мы, программисты, не держим в голове весь контекст проекта, особенно если речь идет о миллионах строк кода. Вместо этого мы умеем эффективно переключаться между различными контекстами, используя определенные "якоря" или ориентиры в коде.<br/><ul><li>Пока чат-бот не научился вести диалог с учетом индивидуальных особенностей пользователя, лучше избегать двусмысленных ситуаций.</li><li>Гибридный подход может снизить затраты на разработку и обучение ботов за счет использования существующих данных и моделей.</li><li>Потому что человек может просто глазами посмотреть, что дрон действительно поднялся, пролетел два метра, опустился.</li></ul><br/>Потом у нас есть каждый отдельный кирпичик, который представляет группу систем, разбивающуюся на организации. Но проблема, в частности, с большими системами в том, что они обычно используют большой контекст. В том числе для того, чтобы этот огромный контекст, который у нас есть, загрузить по маленьким кусочкам в разных людей. Соответственно, ни один из людей не обладает полным контекстом в голове. Наверняка найдутся примеры, когда люди без опыта программирования успешно создавали простые программы с помощью LLM. Однако результат сильно зависит от сложности проекта и количества "степеней свободы" в задаче.<br/>Наиболее впечатляющие результаты показал Cursor Composer, работающий на базе модели Claude 3.5 от Anthropic. Хочу отметить, что я не тестировал отдельно артефакты Anthropic, а использовал интегрированное решение в рамках моей подписки на Cursor. В свете этих ограничений более эффективной стратегией представляется разработка изначального промпта, способного сразу генерировать качественный код, а затем итеративно работать с этим результатом.<br/>В последние годы появились мощные процессоры, а также большое количество данных, которые генерируют интернет-пользователи, например, в соцсетях. Какие бывают проблемы использования искусственного интеллекта, рассказываем в статье. Команды чат-ботов пытаются научить их непосредственной манере общения, чтобы цифровой ассистент больше походил на человека в диалоге. Во втором случае необходимо использовать машинное обучение, например, named entity recognition, чтобы чат-бот мог понять, что от него хочет пользователь.<br/><h3>Модель V3</h3><br/>Это создаёт дополнительные риски при внедрении беспилотных транспортных средств в реальных условиях. Беспилотные автомобили и автономные дроны — одно из самых перспективных направлений использования ИИ, но именно в этой области ошибки могут стоить человеческих жизней. Несмотря на миллионы километров тестовых поездок, ИИ всё ещё допускает ошибки в сложных дорожных ситуациях. <a href="https://list.ly/viliag_oquc157307">https://list.ly/viliag_oquc157307</a>; ИИ активно применяется в медицине, но даже в этой области он допускает ошибки, иногда с фатальными последствиями.<br/>Английский — самый проработанный язык в ИИ, но даже в нем системы лучше справляются с более распространенными диалектами. Однако LLM все еще не могут обеспечить четкий контроль и предсказуемость в коммуникации с машинами. <a href="https://ai.google/discover ">https://ai.google/discover </a> Для этого нужны «правила» — инструкции, гарантирующие точное выполнение команд.<br/>Он может обрабатывать большие объемы информации и делать выводы на основе этих данных, но он не может создавать контент, который будет по-настоящему эмоционально вовлекающим или оригинальным. Сегодня с развитием технологий ИИ мы приближаемся к решению этих задач. Расскажем, какое будущее ждет голосовых помощников и чат-ботов на базе нейросетей, и как они изменят наш пользовательский опыт. В последние пару лет искусственный интеллект (ИИ) все чаще применяется для решения прикладных задач. Благодаря нейросетям чат-боты и голосовые помощники достигают невиданного до этого уровня персонализации. В этой статье мы рассмотрим, зачем большие языковые модели (LLM) интегрируются в технологии диалогового ИИ, и какие перспективы открываются в этой сфере с их появлением.<br/>Это не про сложность алгоритмов, потому что по большому счету нейросети все равно, какой сложности код она генерирует. Она одинаково быстро генерирует код, который пишет "Hello World", или который реализует алгоритм Union-Find. <a href="http://pandora.nla.gov.au/external.html?link=https://auslander.expert/">http://pandora.nla.gov.au/external.html?link=https://auslander.expert/</a>; Интересно, что ни одна из тестируемых моделей не предложила написать тесты к коду.<br/><h2>Ошибки в обработке естественного языка</h2><br/>В «Беларусбанк» виртуальный консультант от «Наносемантики» обслуживает до 30 тыс. Он распознает свыше 90% запросов пользователей, что на 25% снижает количество обращений к online-консультанту. Одним из наиболее интересных и перспективных направлений использования платформы DialogOS является создание цифровых аватаров. Они сочетают в себе обширную базу знаний, интегрированную с возможностями GPT-модели, что позволяет им эффективно взаимодействовать с пользователями в режиме реального времени. Уже сейчас активно используются голосовые помощники для управления умным домом, но с ИИ они смогут еще больше. Понимая естественный язык, чат-боты на основе ChatGPT могут быстро определять намерения пользователя, даже если команда дана не четко.
About Me
Одно из преимуществ ChatGPT — возможность вести полноценный диалог с пользователем. Пользователям ча...View More