Эмбеддинг (от англ. embedding — вложение или встраивание) — это числовое представление данных, которое позволяет моделям анализировать и интерпретировать текст. На основе этого обучения они способны делать предсказания для новых, ранее не встречавшихся данных. Важными составляющими машинного обучения являются глубокое обучение и нейронные сети, которые позволяют решать особенно сложные задачи анализа данных. В основе языковых моделей, как правило, лежат нейронные сети, обученные на большом количестве текстовой информации. Это могут быть книги, статьи из «Википедии» и словарей, сообщения на форумах и многое другое.
- Цель языкового моделирования — научиться предсказывать следующее слово в последовательности, опираясь на предыдущие.
- Это особенно полезно при работе с длинными документами, такими как отчеты и контракты, где требуется быстро понять структуру и детали.
- Например, модель CLIP от OpenAI была обучена на 400 миллионах таких пар, что даёт ей возможность связывать визуальный контекст с текстом.
- Другие, менее известные тесты качества исследуют внутренний характер языковой модели или сравнивают две такие модели.
- Марковские цепи также страдают от недостатка учёта длинных контекстов, но они были основой для многих ранних систем обработки естественного языка.
Эти так называемые галлюцинации могут вводить в заблуждение, когда модель «придумывает» факты или пересказывает что-то устаревшее. Такая непоследовательность — следствие отсутствия доступа к актуальной информации и понимания контекста. LLM применяются в генерации текстового контента, поддержке клиентов, переводе, анализе отзывов и даже для анализа юридических документов. Они автоматизируют множество задач, связанных с пониманием естественного языка. AUSLANDER EXPERT
Как работают языковые модели
Например, в юридическом контракте определение термина может быть в начале, а его использование — в других частях текста. В научной статье таблицы и графики могут быть размещены в середине, а пояснения к ним — в других разделах. Transformer учитывает все эти фрагменты и связывает их, что улучшает точность анализа. Благодаря этому предварительному обучению, VLM могут решать задачи, где традиционные системы OCR сталкиваются с ограничениями, — от анализа сложных документов до создания осмысленных подписей для изображений. Например, VLM могут интерпретировать изображения, создавать описания для визуальных элементов или отвечать на вопросы, опираясь на изображения и текст. Этот инструмент отправляет данные, сгенерированные LLM, напрямую в бизнес-процессы. Например, обработанная ИИ стенограмма совещания может сразу попасть в вашу CRM. Важно оценить то, как быстро векторная база данных сможет находить наиболее релевантные чанки для добавления в промпт. После нескольких экспериментов я заметила, что фрагменты длиной от 1 до 2 стандартных отклонений от https://eccv2024.ecva.net средней длины предложения дают хорошие результаты.
Чем векторные базы данных отличаются от реляционных баз данных?
Гибридный подход позволяет эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Использование методов извлечения информации (RAG) помогает быстро находить релевантные данные из обширных баз знаний, в то время как NLU обеспечивает их правильную интерпретацию. Это особенно полезно в сценариях, где необходимо обрабатывать множество запросов одновременно или когда база знаний постоянно обновляется. Одна из уникальных возможностей мультимодальных систем — это слияние данных разных модальностей (текста и изображений). Например, текст в документе помогает объяснить диаграммы, а диаграммы, в свою очередь, проясняют сложные термины в тексте. Давайте разберёмся, как эти технологии работают и чем они отличаются от OCR + LLM. В этой статье разберёмся, почему мультимодальные модели становятся новым стандартом в обработке документов, и как их внедрение может упростить работу с PDF и другими форматами.
Собрали ответы на популярные вопросы, чтобы сэкономить ваше время.
При этом компаниям в первую очередь интересен практический опыт специалиста. Например, если компания работает в медицинской сфере, знание биологии или медицины может оказаться важнее, чем глубокие знания в IT. Потому что настройка и обучение специализированных моделей требуют понимания данных, которые она анализирует. Они также говорят нам, что это происходит не через простой список статичных правил. Вместо этого всё происходит в непрерывном пространстве возможностей, где каждая частичка того, что было раньше, вносит свой вклад в значение слова, а значит, и в то, что будет потом. То, как работают языковые модели, раскрывает некоторые глубокие свойства природы языка и реальности. Студенты изучают дисциплины, которые развивают лингвистическое и математическое мышление для решения практических задач в области речевых технологий. Это помогает интерпретировать и извлекать данные из документов, в которых есть не только текст, но и графики, диаграммы, инфографика изображения и другие визуальные элементы. Используйте LLM с умом — это инструмент, который может принести бизнесу значительную пользу, но только при осознанном и продуманном применении. Мы в Aiston, например, всегда начинаем с разбора задач компании, чтобы модель не просто выполняла запросы, а подстраивалась под нужды бизнеса. Такой подход — от настройки до интеграции в процессы — помогает LLM органично встраиваться в работу компании и становиться её незаменимой частью. Самое интересное, что эта карта позволяет выполнять математические операции со смыслом. Вашей команде может потребоваться время, чтобы освоить такие концепции, как bounding boxes и мультимодальные эмбеддинги. Тексты и изображения обрабатываются отдельно и хранятся в разных векторных хранилищах. Запросы обрабатываются параллельно для каждого типа данных, а затем результаты комбинируются, что позволяет учитывать особенности каждого формата. Это делает поиск более точным, особенно в сложных темах, где одни и те же понятия могут быть выражены разными словами. Подробнее о RAG можно почитать в статье «Сделайте свою большую языковую модель (LLM) специалистом в любой области с помощью Retrieval Augmented Generation (RAG)» в нашем блоге. Применение LLM моделей позволяет автоматизировать рутинные процессы, ускорить обработку информации и снизить затраты.