Контакты

Приложения генеративного ИИ и больших языковых моделей

Исследования
ИИ
12.02.2024
Приложения генеративного ИИ и больших языковых моделей
Время чтения 8 мин
Просмотров: 77
Как разные компании используют приложения генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей?

Как технологии искусственного интеллекта (ИИ) меняют облик отраслей и стимулируют инновации? В этой статье рассматриваются концепции генеративного искусственного интеллекта и моделей языка (LLM) , их различия и то, как предприятия в разных секторах, включая здравоохранение и финансы, используют их в своих интересах.

Концепция генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM)

Генеративный ИИ относится к классу моделей искусственного интеллекта, которые могут создавать новые данные, аналогичные тем, на которых они обучались. Эти модели генерируют изображения, текст, аудио и даже видеоконтент, который очень похож на данные, созданные человеком. Самым известным примером, вероятно, будет Mid Journey, генеративный ИИ, создающий изображения на основе словесных описаний.

Большие языковые модели (LLM) представляют собой тип генеративного ИИ, который фокусируется на обработке и понимании естественного языка. Они работают немного более сложным образом и обучаются на огромных объемах текстовых данных. Это позволяет им понимать и генерировать текст, похожий на человеческий. Примеры включают более чем известные модели GPT и Bard.

Разница между большими языковыми моделями и генеративным ИИ

В основном разница между генеративным ИИ и моделями LLM заключается в более широком спектре применения первых. Генеративный ИИ включает в себя более широкий выбор моделей ИИ, которые могут создавать новый контент для различных типов данных, и не ограничиваться только текстом. Между тем, LLM — это особое подмножество генеративных моделей ИИ, предназначенных для обработки и генерации текста.

Большие языковые модели (LLM)

LLM — это особый тип искусственного интеллекта (ИИ), предназначенный для обработки и создания человеческого языка. Эти модели основаны на методах глубокого обучения, в частности на архитектуре преобразователей, таких как GPT-3.5, (основа) Chat GPT.

Основная цель больших языковых моделей — понимать и генерировать текст на основе шаблонов и знаний, полученных на этапе обучения. Они преуспевают в различных задачах обработки языка, таких как завершение текста, языковой перевод, ответы на вопросы, анализ настроения и многое другое. LLM, такие как GPT-3.5, имеют множество параметров, что позволяет им обрабатывать огромные объемы данных и генерировать последовательные и контекстуально релевантные ответы. Однако их обычно предварительно обучают на больших наборах данных, а затем настраивают для конкретных задач, прежде чем их можно будет эффективно использовать в реальных задачах.

Генеративный ИИ

Генеративный ИИ — это более широкая категория искусственного интеллекта, охватывающая различные модели и алгоритмы, способные генерировать новый контент, а не только текст. Хотя LLM, такие как GPT-3.5, являются частью генеративного ИИ, другие генеративные модели предназначены для других типов данных, таких как изображения, музыка и видео.

Генеративные модели ИИ разработаны для понимания закономерностей и контекстов в заданном наборе данных и использования этого понимания для создания нового контента, соответствующего изученному. Например, в дополнение к языковым моделям, которые могут генерировать текст, генеративно-состязательные сети (GAN) используются для синтеза изображений, вариационные авто кодировщики (VAE) для генерации изображений и звука.

Как генеративный искусственный интеллект и большие языковые модели используются в здравоохранении

Индустрия здравоохранения не молода в технологических достижениях, а интеграция генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей открыла большие возможности в сфере услуг по разработке программного обеспечения для здравоохранения.

Анализ медицинских изображений

При анализе медицинских изображений генеративный искусственный интеллект помогает получать изображения органов, тканей и даже целых анатомических структур в высоком разрешении, помогая в точной диагностике и планировании лечения. Они также могут дополнить ограниченные наборы данных, что делает их неоценимыми при обучении алгоритмов распознавания изображений для выявления различных условий и аномалий.

Открытие и разработка лекарств

Большие языковые модели могут анализировать огромное количество исследовательских работ, данных клинических испытаний и взаимодействия лекарств, чтобы предлагать потенциальных кандидатов для лечения конкретных заболеваний. Это значительно ускоряет процесс разработки лекарств и увеличивает шансы найти эффективные методы лечения.

Индивидуальные планы лечения

Анализируя историю болезни, симптомы и генетические данные пациента, генеративные модели искусственного интеллекта могут помочь врачам создавать индивидуальные планы лечения. Эти модели могут предсказать реакцию на конкретное лечение, оптимизируя уход за пациентами и результаты. С точки зрения практических результатов, помимо снятия нагрузки с востребованных врачей, такое приложение увеличивает процент правильной диагностики, что в конечном итоге приводит к большему количеству вылеченных пациентов и спасенных жизней.

LLM в уходе за пациентами

Используя диалоговые чат-боты и виртуальных помощников, большие языковые модели могут предоставлять пациентам точную и своевременную информацию об их здоровье, лекарствах и посещениях врачей. Кроме того, они могут помочь медицинской бригаде с административными обязанностями, высвобождая жизненно важное время для более важного ухода за пациентами.

Роль генеративного искусственного интеллекта и больших языковых моделей в финансовом и банковском секторе

Теперь давайте рассмотрим использования генеративного ИИ в сравнении с большими языковыми моделями в другом секторе — финансах и банковском деле.

Обнаружение мошенничества и оценка рисков

Генеративные модели искусственного интеллекта могут анализировать данные о мошеннических транзакциях и изучать закономерности для выявления потенциальных случаев мошенничества в режиме реального времени. Это усиливает меры безопасности и снижает финансовые потери как для клиентов, так и для финансовых учреждений. LLM могут помочь в оценке рисков, анализируя огромные объемы текстовых данных, включая новостные статьи, предоставляя ценную информацию для принятия инвестиционных решений.

Обслуживание и поддержка клиентов

LLM широко используются при разработке продвинутых чат-ботов и виртуальных помощников в финансовом секторе. Эти языковые модели могут понимать запросы клиентов и отвечать на них, предоставлять персонализированные рекомендации и помогать в различных банковских операциях. Это повышает удовлетворенность клиентов и снижает нагрузку на команды поддержки клиентов.

Алгоритмическая торговля и анализ рынка

В алгоритмической торговле, где можно генерировать торговые стратегии на основе как реальных, так и исторических рыночных данных, генеративный ИИ особенно полезен. Используя LLM, трейдеры и инвесторы могут лучше понимать настроения рынка и даже прогнозировать будущие рыночные тенденции, используя не только числовые, но и текстовые данные (новости, сообщения в социальных сетях и т. д.), чтобы принимать более обоснованные решения.

Андеррайтинг кредита и кредитная оценка

Финансовая индустрия в значительной степени полагается на анализ рисков при предоставлении кредитов и оценке кредитоспособности, что является очень точной работой. LLM могут обрабатывать огромные объемы финансовых документов, кредитных отчетов и других текстовых данных для более точной оценки кредитного риска: эта возможность открывает более справедливую практику кредитования.

Вывод: генеративный ИИ против моделей большого языка

Генеративный искусственный интеллект и модели большого языка — это революционные технологии, которые открывают новые возможности для бизнеса в различных отраслях. На данный момент эти технологии радикально улучшили медицинскую сферу, финансовый и банковский секторы. Поскольку эта технология продолжает развиваться, мы можем ожидать еще больше инновационных приложений, которые будут определять будущее бизнеса и общества в целом, а также более существенное влияние ИИ в различных отраслях.