Магия контекста: как подробные подсказки улучшают вывод ChatGPT

Цель NLP – научить компьютеры понимать, интерпретировать и генерировать человеческую речь и текст так же, как это делаем мы. https://www.ozodagon.com/index.php?subaction=userinfo&user=SEO-Factor Это включает в себя не только распознавание слов, но и понимание их смысла, контекста и эмоций. Новый дизайн учитывает современные тенденции и передовой опыт, поэтому работа на платформе интуитивна и эффективна.

AI в спортивной аналитике: кейсы использования для повышения эффективности команд

Хакеры взламывают серверы таких систем, чтобы украсть данные пользователей. Так, например, мошенники получили доступ к конфиденциальным данным Samsung из-за того, что один из сотрудников ввел информацию в ChatGPT. Нейросети защитить сложно — это большие и сложные системы, которыми пользуются миллионы людей. Показательные примеры обработки таких запросов можно найти у «Альфа-Банка» и «Райффайзенбанка». В итоге, за сотрудничеством между людьми и искусственным интеллектом будущее создания контента.

Как искусственный интеллект изменит будущее человечества?

Мы можем ожидать улучшения в области этики, безопасности и способности ИИ понимать человеческие эмоции. Нейросети помогают HR-менеджерам создавать тексты для вакансий, проводить первичный отбор претендентов, оценивать навыки в резюме и обучать новых сотрудников. По данным исследования «Яков и партнеры», в 66% случаев нейросети используют в маркетинге и продажах, 54% — в клиентском сервисе, 49% — в исследованиях и разработке. Кроме того, медицинские алгоритмы могут переоценивать или недооценивать риск заболевания, особенно если они обучены на выборке пациентов из одной страны, но применяются в другой. Например, ИИ, обученный на данных американских пациентов, может давать неточные диагнозы для пациентов из Азии или Африки из-за генетических и физиологических различий. Исследования показали, что некоторые алгоритмы менее точно идентифицируют темнокожих людей по сравнению с белокожими, что уже привело к случаям ошибочных арестов в США. 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. Для этого нужны «правила» — инструкции, гарантирующие точное выполнение команд. https://adsintro.com/index.php?page=user&action=pub_profile&id=425828 Это обеспечивает большую универсальность и возможность обработки широкого спектра взаимодействий. Несмотря на преимущества RAG, не всегда такое решение полностью закрывает задачи бизнеса. Как правило, помимо ответов на вопросы, бот выполняет различные сценарии. Например, когда клиента нужно идентифицировать и предоставить ему персональную информацию. В этом случае https://openml.org рекомендуется использовать гибридный подход, сочетающий традиционные методы NLU и RAG. 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. Если порог пройден сразу для нескольких сценариев, с помощью модели ранжирования можно предложить пользователю их все — в виде вариантов быстрых ответов. Вот пара примеров, что может случиться, когда чат-бот не понял задачу. В случае с мобильным банком ВТБ клиенту пришлось долго подбирать фразы, чтобы бот понял запрос, а ассистент Tele2 отключил подписки, хотя клиент желал обратного. С подобной ситуацией мы столкнулись, тестируя сценарий блокировки карты в чате «Тинькофф Банка». Бот не распознал контекст нескольких сообщений и позвал оператора, но даже его появление не упростило решение задачи — человек заблокировал не ту карту. Ошибки также возникают в сложных погодных условиях, таких как сильный снегопад или густой туман, когда сенсоры и камеры могут работать с перебоями.