0: Часть 3 структурирование сложных задач. Декомпозиция представьте, что вам нужно написать книгу, подготовить большой онлайн курс, разработать бизнес план или провести анализ крупного отчёта очень часто.
1: Начинающие пользователи пытаются решить такую задачу 1 запросом они пишут что-то вроде напиши мне книгу на 300 страниц. На практике это редко приводит к хорошему результату, даже самые современные.
2: Dili структуры текста, декомпозиции.
3: Имеют ограничения. Чем больше задача, тем выше вероятность повторов, логических ошибок и потери общей. Поэтому профессионалы используют метод. Декомпозиция это раз.
4: Dili имеют ограничения чем больше задача, тем выше вероятность повторов, логических ошибок и потери общей структуры текста. Поэтому профессионалы используют метод декомпозиции декомпозиция это раз.
5: Биение большой задачи на несколько небольших этапов. Например, если вы пишите книгу, не стоит сразу просить модель создать весь текст. Сначала попросите составить подробный план 1 главы, затем на основе
6: Этого плана. Создайте введение. После этого переходите к отдельным подразделам. Такой подход даёт сразу несколько преимуществ. Во первых, искусственный интеллект концентрируется только на текущем фрагменте работы.
7: Во вторых, вы можете проверять качество результата после каждого шага. В третьих, модель не перегружается лишним контекстом и Реже допускает ошибки. Главное правило, очень простое, если задача кажется,
8: Большой и сложной. Разбейте её на цепочку маленьких Шагов и выполняйте их последовательно.
9: Часть 4. Работа с галлюцинациями. Как заставить и не выдумывать факты? Теперь поговорим об 1 из самых известных проблем искусственного интеллекта галлюцинациях, несмотря на впечатляющие возможности.
10: Современных моделей они иногда уверенно сообщают информацию, которой на самом деле не существует, например, могут придумать несуществующую научную статью, ошибочную дату или вымышленную цитату важно понимать.
11: Что это не обман говорит неправду продолжение текста с фактами контроля 1.
12: Модель не знает, что она просто пытается сгенерировать наиболее правдоподобное, поэтому при работе необходимо использовать специальные методы.
13: Что это не обман. Модель не знает, что говорит неправду. Она просто пытается сгенерировать наиболее правдоподобное продолжение текста, поэтому при работе с фактами необходимо использовать специальные методы контроля 1.
14: Метод называется его смысл. Вы предоставляете модели документ и прямо запрещаете использовать любую информацию за пределами этого, например, можно написать отвеча.
15: Граундинг очень простой документа.
16: Метод называется граундинг. Его смысл очень простой. Вы предоставляете модели документ и прямо запрещаете использовать любую информацию за пределами этого документа. Например, можно написать отвеча.
17: Только на основе предоставленного текста. Если ответа нет в документе, так и скажи. В этом случае вероятность ошибок заметно снижается. 2 эффективный метод требование цитат. Попросите модель.
18: Подтверждать каждое утверждение конкретной выдержкой из документа, если цитату найти невозможно, модель не должна делать вывод такой подход особенно полезен при анализе договоров, отчётов, научных публикаций и норма.
19: Активных документов. Есть и дополнительные способы уменьшить количество галлюцинаций. Например, можно снизить температуру генерации. Чем ниже температура, тем осторожнее становится модель и тем Реже она придумывает сомнитель.
20: Факты также полезно ограничивать объём ответа короткие ответы обычно содержат меньше ошибок, чем длинные рассуждения, и, наконец, можно попросить модель явно сообщать о своей неуверенности, например.
21: Проверки часть 5. Параметры генерации.
22: Если ты недостаточно уверен в ответе, напиши, что информация требует дополнительной, это помогает отделять факты от предположений необычные.
23: Если ты недостаточно уверен в ответе, напиши, что информация требует дополнительной проверки, это помогает отделять факты от предположений часть 5 необычные параметры генерации.
24: Большинство пользователей chat gpt никогда не меняют параметры генерации текста, однако при создании собственных ии сервисов или работе через апи эти настройки становятся очень важными рассмотрим 3 наиболее.
25: Полезных параметра топ p слова.
26: Начнём с параметра. Он отвечает за то, насколько широкий выбор вариантов получает модель при генерации каждого следующего. Представьте, что искусственный интеллект должен продолжить.
27: Полезных параметра начнём с параметра топ p. Он отвечает за то, насколько широкий выбор вариантов получает модель при генерации каждого следующего слова представьте, что искусственный интеллект должен продолжить.
28: Фразу сегодня на улице модель рассматривает множество вариантов продолжения например, тепло, холодно, солнечно, ветрено и другие параметр топ p определяет, сколько из этих
29: Вариантов останется доступными для выбора, если значение высокое, модель получает больше свободы и может выбирать среди большего количества слов, если значение низкое, остаются только самые вероятные варианты.
30: В результате ответы становятся более предсказуемыми и осторожными на практике чаще всего используют значение около 90% этого достаточно, чтобы сохранять баланс между логичностью и разнообразием текста важно.
31: Помнить о распространённой ошибке многие начинающие пользователи одновременно уменьшают и температуру, и параметр топ p. Обычно в этом нет необходимости чаще всего достаточно настраивать только 1 из них.
32: Следующий параметр называется frequency пеналти он отвечает за борьбу с повторениями если модель слишком часто использует одно и то же слово или выражение, этот параметр постепенно снижает вероятность его повторного.
33: Появления благодаря этому текст становится более разнообразным и естественным например, вместо постоянного повторения слова автомобиль модель может начать использовать слова машина или транспортное.
34: Средства, однако, здесь важно соблюдать меру если установить слишком высокий штраф, текст может стать странным и неестественным модель начнёт подбирать необычные синонимы только ради того, чтобы избежать повторов поэт
35: Поэтому для большинства задач используют умеренные значения особенно хорошо этот параметр работает при написании статей, писем и длинных текстов.
36: Последний параметр презент пеналти, его часто путают с frequency пеналти, хотя между ними есть принципиальная разница frequency пеналти борется с повторением слов present пеналти борется с повторением.
37: После того, как тема уже появилась в тексте, модель получает сигнал постепенно переключаться на что-то новое это полезно во время мозгового Штурма или генерации большого количества идей, например, если вы просите придумать способы.
38: Применение технологии презент пеналти поможет модели исследовать разные направления, а не повторять 1 и ту же мысль, но для обычных статей, инструкций и учебных материалов этот параметр чаще всего лучше оставлять равным.
39: Между темами ухудшится.
40: Если значение будет слишком высоким, текст начнёт хаотично перескакивать в результате связность повествования.
41: Если значение будет слишком высоким, текст начнёт хаотично перескакивать между темами, в результате связность повествования ухудшится.
42: Подведём итог. Декомпозиция помогает разбивать большие задачи на управляемые этапы и получать более качественные результаты. Для борьбы с галлюцинациями. Полезно использовать исходные документы, требовать цитаты и
43: Контролировать степень уверенности модели среди дополнительных параметров генерации важно запомнить 3 основных топ p определяет широту выбора вариантов frequencies уменьшает количество повторяющихся слов.
44: Present пеналти влияет на переключение между темами.
45: Для большинства пользователей этих знаний будет более чем достаточно, а более глубокая настройка параметров потребуется уже при создании собственных ии приложений агентов и корпоративных решений.
46: Современные направления развития генеративного искусственного интеллекта от чат бота к цифровому сотруднику. За последние несколько лет искусственный интеллект прошёл огромный путь развития, если первые интеллектуальные систе
47: Мы помогали человеку находить информацию, а современные языковые модели научились создавать тексты, изображения и анализировать данные, то следующий этап связан с появлением цифровых сотрудников сегодня искусственный интеллект.
48: Уже способен выполнять множество полезных задач он помогает писать документы, создавать презентации, анализировать информацию, искать сведения в интернете и даже участвовать в обучении сотрудников, однако главная тенденция
49: Последних лет заключается не только в улучшении качества ответов. Главное изменение состоит в том, что искусственный интеллект постепенно переходит от Роли собеседника к Роли исполнителя. Другими словами, ii начинает не
50: Только отвечать на вопросы, но и выполнять реальные рабочие задачи, чтобы понять, как происходит этот переход, рассмотрим ключевые направления развития современных технологий искусственного интеллекта. Рег системы искусственный.
51: Интеллект с доступом к корпоративным знаниям 1 из главных проблем языковых моделей остаются галлюцинации так называют ситуации, когда система выдаёт убедительный, но неверный ответ для решения этой проблемы.
52: Была разработана технология рег. Название можно перевести как генерация с дополнением через поиск. Идея технологии достаточно проста. Когда пользователь задаёт вопрос, система сначала ищет информацию в корпора.
53: Активной базе знаний. Затем найденные документы передаются языковой модели, и только после этого формируется итоговый ответ. Получается, что искусственный интеллект отвечает не по памяти, а опирается на реальные докумен.
54: Организации. Представьте, сотрудника банка, который спрашивает о действующем лимите денежных. Обычная языковая модель может использовать устаревшую информацию или просто ошибиться.
55: Переводов рекси.
56: Организации. Представьте, сотрудника банка, который спрашивает о действующем лимите денежных переводов. Обычная языковая модель может использовать устаревшую информацию или просто ошибиться. Рекси.
57: Тема сначала найдёт актуальный тарифный справочник банка и только потом подготовит ответ. Благодаря этому точность работы существенно возрастает. Таким образом, технология рег позволяет соединить возможности генеративного искус.
58: Интеллекта с реальными знаниями организации. Но если искусственный интеллект уже умеет находить нужную информацию, в документах возникает следующий вопрос можно ли превратить весь корпоративный архив в удобный
59: Инструмент для ежедневной работы сотрудников, интеллектуальные корпоративные базы знаний. Именно эту задачу решают современные интеллектуальные базы знаний. Практически каждая организация хранит огромное количество информации.
60: Это инструкции, регламенты, приказы, договоры, отчёты, техническая документация и многие другие материалы. Проблема заключается в том, что сотрудники часто не знают, где именно находится нужный документ поиск.
61: Информации может занимать много времени и снижать эффективность работы современные ii системы позволяют превратить обычный архив документов в интеллектуального консультанта вместо просмотра множества папок сотруд.
62: Языке или
63: Просто задаёт вопрос на естественном, например, как оформить командировку, какие документы необходимы для заключения договора с поставщиком. Система самостоятельно находит нужные докумен.
64: Просто задаёт вопрос на естественном языке, например, как оформить командировку или какие документы необходимы для заключения договора с поставщиком. Система самостоятельно находит нужные докумен.
65: И формирует готовый ответ со ссылками на внутренние источники. Фактически сотрудник получает возможность обращаться к корпоративным знаниям так же просто, как к поисковой системе. Однако поиск информации это
66: Лишь часть повседневной на практике необходимо не только находить данные, но и анализировать, готовить документы, составлять отчёты и принимать для решения таких задач появились эйай ассис.
67: Работы сотрудникам их решения.
68: Лишь часть повседневной работы на практике сотрудникам необходимо не только находить данные, но и анализировать их, готовить документы, составлять отчёты и принимать решения для решения таких задач появились эйай ассис.
69: Эффективнее соста.
70: Ai ассистент, можно представить как цифрового помощника сотрудника он помогает выполнять рабочие задачи быстрее, и такой помощник способен подготовить проект документа.
71: Ai ассистент, можно представить как цифрового помощника сотрудника. Он помогает выполнять рабочие задачи быстрее и эффективнее. Такой помощник способен подготовить проект документа. Соста?
72: Письмо, проанализировать отчёт, сформировать краткую сводку или ответить на типовые вопросы. Рассмотрим пример. Специалист по подбору персонала получил 100 резюме кандидатов. Изучение такого объёма.
73: Информации вручную требует значительных затрат времени ai ассистент может автоматически проанализировать все резюме, выделить наиболее подходящих кандидатов и подготовить краткую характеристику каждого соискателя при.
74: Окончательное решение по прежнему принимает человек, таким образом ассистент не заменяет сотрудника, а помогает ему работать значительно быстрее, но даже самый продвинутый ассистент остаётся помощником, он ждёт указаний.
75: Человека и действует в рамках поставленных запросов. Поэтому следующим этапом развития стали эйай агенты если ассистент помогает человеку выполнять работу, то a агент способен самостоятельно выполнять
76: Действия для достижения поставленной цели. Агент получает задачу и самостоятельно определяет последовательность необходимых Шагов. Представьте, что руководителю требуется еженедельный отчёт по продажам, вместо того, чтобы
77: Поручать подготовку отчёта сотруднику задача передаётся, a агенту он самостоятельно подключается к базе данных, собирает информацию, выполняет анализ, строит диаграммы и формирует итоговый документ после.
78: Завершение работы агент отправляет готовый отчёт руководителю. Человек получает уже готовый результат. Именно способность самостоятельно выполнять цепочку действий отличает агента от обычного ассистента на
79: 1 взгляд может показаться, что 1 такого агента достаточно для решения любых задач, однако реальные бизнес процессы значительно сложнее и часто требуют различных компетенций одновременно, именно поэтому появилась следу.
80: Следующая ступень развития технологий мультиагентные системы. В мультиагентной системе используется не 1 искусственный интеллект, а целая команда специализированных агентов. Каждый агент отвечает за собственную область работы на
81: Пример 1 агент собирает информацию, 2 выполняет расчёты, 3 готовит, a4 проверяет качество фактически такая система напоминает работу настоящего отдела предприятия каждый.
82: Отчёт результата.
83: Пример 1 агент собирает информацию, 2 выполняет расчёты, 3 готовит отчёт, a4 проверяет качество результата фактически такая система напоминает работу настоящего отдела предприятия каждый.
84: Участник выполняет свою задачу, а общий результат достигается благодаря совместной работе всей команды подобный подход позволяет значительно повысить качество решений и снизить вероятность ошибок. Многие специалисты считают
85: Что именно мультиагентные системы станут основой корпоративного искусственного интеллекта в ближайшие годы? По сути, такие системы уже начинают напоминать полноценный коллектив цифровых специалистов, но что произойдёт?
86: Если встроить подобную команду непосредственно в бизнес процессы организации, ответом на этот вопрос стала концепция цифровых сотрудников цифровой сотрудник представляет собой эйай агента или группу агентов.
87: Непосредственно в рабочие процессы предприятия он способен работать с документами, взаимодействовать с корпоративными информационными системами, формировать отчёты, вести переписку и выполнять различные рутинные.
88: Операции уже.
89: Непосредственно в рабочие процессы предприятия. Он способен работать с документами, взаимодействовать с корпоративными информационными системами, формировать отчёты, вести переписку и выполнять различные рутинные операции. Уже
90: Сегодня крупные компании проводят эксперименты по использованию цифровых сотрудников в бухгалтерии, кадровых службах, клиентской поддержке, маркетинге и аналитических подразделениях. Пока такие решения работают под
91: Контролем человека, однако уровень их самостоятельности постоянно растёт фактически мы наблюдаем начало перехода от программных инструментов к цифровым коллегам, способным брать на себя часть рабочих обязанностей сегодня.
92: Подобные решения ещё находятся на этапе активного внедрения, однако уже сейчас можно увидеть основные направления дальнейшего развития технологий давайте посмотрим, каким специалисты видят будущее генеративного, искусственного
93: Интеллекта, направлениям систем искус.
94: Большинство экспертов сходятся во мнении, что дальнейшее развитие генеративного ии будет происходить сразу по нескольким во первых, будет увеличиваться автономность.
95: Интеллекта. Большинство экспертов сходятся во мнении, что дальнейшее развитие генеративного ии будет происходить сразу по нескольким направлениям. Во первых, будет увеличиваться автономность систем искус.
96: Интеллект все чаще будет самостоятельно выполнять задачи, а не просто давать рекомендации, во вторых, продолжится глубокая интеграция с корпоративными информационными системами и получит доступ к CRM системам.
97: Платформам электронному документа.
98: Современные модели уже начинают одновременно работать с текстом, изображениями аудио, видео и документами, в дальнейшем такие возможности станут стандартом и, наконец, будет усиливаться персо.
99: Анализация работы.
100: Каждый сотрудник сможет использовать собственного цифрового помощника, адаптированного под его должностные обязанности и специфику все эти изменения постепенно формируют новую модель взаимодействия челове.
101: Анализация каждый сотрудник сможет использовать собственного цифрового помощника, адаптированного под его должностные обязанности и специфику работы все эти изменения постепенно формируют новую модель взаимодействия челове.
102: Века и искусственного интеллекта.
103: Подведём итоги современный генеративный искусственный интеллект развивается в направлении все большей самостоятельности. Технология рег позволяет использовать актуальные корпоративные знания и существенно снижает количество ошибок.
104: Ai ассистенты помогают человеку выполнять работу быстрее и эффективнее эйай агенты способны самостоятельно выполнять последовательность действий для достижения поставленной цели. Мультиагентные системы позволяют
105: Объединять возможности нескольких специализированных агентов в единую команду, а цифровые сотрудники становятся следующим этапом развития корпоративного искусственного интеллекта. В ближайшие годы. Искусственный интеллект пере
106: Станет быть просто инструментом для создания текстов или поиска информации, он станет полноценной частью бизнес процессов, большинства организаций и будет все активнее участвовать в повседневной работе предприятий.
107: В следующем уроке мы рассмотрим современные архитектуры искусственного интеллекта, что поможет тебе ещё глубже понять принципы его работы. На этом. До свидания. Увидимся в новой теме. Пока.