Как учить и применять свои собственные генеративные модели

Раньше считалось, что к 2005 году интернет станет устаревшим, аналогично факсу. Тем не менее, сегодня интернет сравнивают с открытием электричества: в свое время люди не верили в его ценность. В контексте промышленности важно изменить восприятие языковые моделей, рассматривая их не только как простые языковые модели, но и как мощные инструменты для достижения новых высот в инженерии и технологиях. Нужно объединять бизнес, науку, разработчиков, государство и ассоциации, в частности BRICS, создавая экосистему генеративного искусственного интеллекта.

БЯМ - большая языковая модель. Мы точно знаем, что сейчас огромная популярность вокруг БЯМ, но каково реальное потребление и возврат от инвестиций в них? Средний ROI близок к нулю, показатель возврата инвестиций составляет около 1%. Долгое время языковые модели являлись важным элементом нашего повседневного опыта, предсказывая следующее слово для нас. Например, поисковые системы можно также рассматривать как разновидность языковой модели, хотя и обладающую меньшим объемом данных.

Важной проблемой остается неопределенность в том, как правильно ставить задачи перед моделями. Поскольку версии моделей постоянно меняются, программистам и исследователям приходится постоянно вносить коррективы в процессы работы с ними.Существует языковой барьер.  Большинство нейросетей не адаптировано под русскоязычную среду. В то же время, когда модели специально адаптированы для работы с русским языком, они показывают лучшие результаты по скорости и качеству обработки данных, но таких моделей мало. Что БЯМ делают хорошо? Отлично справляются с созданием нового текста и анализом имеющегося.

В контексте бизнес-сценариев БЯМ могут быть использованы в качестве суфлера для колл-центров и контакт-центров, помогая операторам быстро находить информацию и предоставлять ответы на запросы пользователей.Использование БЯМ в качестве помощника руководителя, могут быть использованы, как аналитический инструмент для анализа текстов и табличных данных, помогать выявлять тренды. Предметная адаптация языковых моделей действительно представляет собой сложную задачу, даже при наличии необходимых ресурсов. Часто возникают ситуации, когда не хватает данных или специфичных знаний для эффективной адаптации модели к конкретной предметной области.

В таких случаях важно применять различные методы и подходы, есть три варианта:

1. Дообучение: Этот подход позволяет перенастраивать предварительно обученную модель на конкретном наборе данных, 
2. Promting: Процесс предоставления подсказок/указаний или исходных данных представляет собой метод активного обучения, при котором модель постепенно знакомится с конкретными примерами из предметной области. 
3. Усвоение знаний: это процесс, в ходе которого машина учится выполнять определённые задачи, основываясь на наборе данных и правил. Это может включать в себя изучение новых тематик, семантических концепций, контекстов и структур языка.

Как учить и применять собственные модели и нужны ли собственные? Хотелось бы чтобы все было облачно, но мы не хотим чтобы данные уходили куда то вовне компании. Важно также обратить внимание на значимость наличия общей модели для широкого спектра задач, а также узкоспециализированных моделей для конкретных проектов в более узком контексте. Это позволяет эффективно решать разнообразные задачи, учитывая их специфику. Скорее всего будет общая модель, и мульти-индустриальная (многоотраслевая) модель в более узком контуре на отдельные проекты. В идеале, была бы платформа, которую можно купить. Будут скорее всего некоторые инструменты для этого, либо отдельные интеграторы. Или команда на стороне, которая будет отдельно этим заниматься. Скорее всего возникнет биржа подобных инструментарий. Важно эффективно организовать работу с моделями, выделив различные уровни и области ответственности. Если каждая компания будет заниматься разработкой своей собственной большой языковой модели, это будет не только дорого, но и не всегда оправдано с точки зрения экономической эффективности. Сейчас базовые модели БЯМ могут делать единицы компаний.

Даже при наличии множества инструментов для оптимизации процессов разработки и применения моделей, необходимо уделить внимание тщательной проверке информации. Внедрение моделей должно сопровождаться контролем качества, и важно иметь специалистов, которые могут проводить эту проверку.