TL;DR:
TL;DR: за последние годы LLM прошли долгий путь, позволив любому создать продукт на основе НЛП. Появляются сотни приложений, использующих LLM API. Но эти приложения сталкиваются с такими проблемами, как отсутствие специализации, отсутствие дифференциации и отсутствие права собственности, что затрудняет долгосрочное влияние. Владельцы бизнеса должны знать об этом, чтобы добиться успеха.
Отказ от ответственности. В этой статье для генерации текста используется Cohere.
Краткое содержание:
. Появление приложений НЛП на основе API стало одной из наиболее заметных тенденций в развитии языковых моделей в последние годы. От быстрого создания диалогов до обобщения текста и создания статей — языковые модели чрезвычайно упростили для любого человека создание продукта на основе НЛП. Тем не менее, все еще существует несколько проблем, связанных с разработкой продуктов искусственного интеллекта, ориентированных на API, о которых разработчики и владельцы бизнеса должны знать, чтобы оказывать долгосрочное влияние в этой области. За последний год в моделях больших языков (LLM) произошли значительные улучшения, в первую очередь благодаря разработке методов, которые лучше согласовывают их с человеческими предпочтениями. Это привело к впечатляющей способности генерировать беглый текст в широком диапазоне стилей и для различных целей со значительно большей точностью, детализацией и связностью, чем это было возможно ранее. Способность LLM следовать инструкциям и учиться на примерах, представленных в их контексте, позволила LLM решать практически любую задачу НЛП. Когда дело доходит до решения реальных проблем, за которые пользователи готовы платить, быстро выявляются некоторые недостатки подхода API LLM. Например, LLM — это модели общего назначения, обученные во всем Интернете, поэтому они могут. В заключение, рост числа приложений НЛП на основе API может иметь разрушительные последствия во многих отраслях, однако существует ряд проблем, которые необходимо решить. Разработчики и владельцы бизнеса должны знать об этом, чтобы оказывать долгосрочное влияние на эту сферу. Эти проблемы включают отсутствие специализации, отсутствие дифференциации между приложениями и отсутствие права собственности. Чтобы добиться успеха, разработчики должны быть в состоянии быстро привлечь внимание пользователей, понять, в чем заключается основная ценность, и извлечь выгоду из этой привлекательности для создания индивидуальных решений, которые отличают их от конкурентов. Кроме того, они также должны быть осведомлены о регулировании данных и проблемах безопасности и иметь запасной план на случай любых сбоев API.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе Навстречу ИИ.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
