7 способов ускорить работу искусственного интеллекта и сделать его более лёгким

Про RAG‑ассситентов мы рассуждали в предыдущей статье и в выступлении на Knowledge Conf (видео). Эту https://quantamagazine.org/tag/artificial-intelligence/   проблему адресует использование RAG (Retrieval‑Augmented Generation) — такого способа проектирования AI‑ассистента, при котором он берет всю информацию не из общедоступных знаний, а из своей базы. По мере роста применения LLM в бизнесе, такие инструменты станут важнее, особенно для команд, которые хотят ускорить разработку решений на базе LLM. Пока что эти технологии имеют узкое применение и требуют высокой инженерной подготовки. Ими активно занимаются компании с сильными ML‑командами, но до широкого применения в не‑IT бизнесе пока далеко. AUSLANDER.EXPERT По состоянию на конец 2023 года направление генеративного ИИ нельзя назвать успешным. Так, например, в 2022 году компания OpenAI понесла убытки в размере $540 млн из-за разработки ChatGPT. А для дальнейшего развития и создания сильного ИИ потребуется еще около 100 млрд долларов. На старте 2023 года произошел настоящий бум генеративного искусственного интеллекта (ГИИ). Однако, как показало тестирование, даже самые передовые модели, такие как o1 от OpenAI и Claude-3.5-sonnet от Anthropic, демонстрируют крайне низкие показатели успешности - 42,7% и 28,9% соответственно.

Закрытый клуб для маркетологов и владельцев бизнеса. Оставьте запрос на вступление!

Это особенно критично для бизнеса, где точность данных имеет решающее значение. Нейросети https://ieee.org/communities/societies/artificial-intelligence-society.html   работают на основе статистического анализа данных. Если запрос размытый, система не сможет предоставить точный ответ. Со времен знакомства с нейролингвистическим программированием я убежден, что слова и понятия, которыми мы думаем, сильно влияют на наше восприятие ситуации и на наши поступки. Например, использование слова «враг» подразумевает одно отношение и действия к человеку, а «оппонент» совершенно другие отношения и действия. Вы можете задавать вопросы по самым различным темам, включая образование, профессиональные запросы и общие знания.

• Обратите внимание, что ключ к успешному взаимодействию с AI заключается в ясности и конкретности ваших запросов.
• Однако с развитием технологий многоагентные системы постепенно возьмут на себя управление логикой диалога, которую сейчас надежнее обеспечивают Task‑oriented решения вроде RASA и Dialogflow.
• Даже если мы создадим очень эффективные алгоритмы (технологическое решение задачи эффективности), то все второе направление - уход в область специализированных решений.

Они останутся полезными там, где требуется чёткое соответствие регламентам и высокая предсказуемость работы. А вот в задачах, где важна гибкость и адаптация, преимущество получат AI‑ассистенты. Многоагентные системы (например, AutoGPT, BabyAGI) — это технология, которая пытается научить модели планировать, принимать решения о следующем шаге и управлять другими агентами. Именно вокруг этой темы разгоняется массовый нарратив «ИИ скоро заменит всех», но текущая реальность значительно скромнее.

AIOverAI

ИИ активно используют злоумышленники для атак на компании и людей. Так, с момента запуска ChatGPT с число фишинговых атак возросло на 1265%. Или, например, с помощью ИИ можно получить рецепт изготовления взрывчатки. Люди придумывает оригинальные схемы и обходят встроенные системы защиты. Разработка любого "общего" генеративного ИИ это огромные затраты - десятки миллионов долларов. Там где человеку достаточно 10 примеров, искусственной нейросети нужны тысячи, а то и сотни тысяч примеров.

Ключевые Особенности и Преимущества Ask AI questions

Обращайтесь в наше digital-агентство – внедрение ИИ в ближайшие несколько лет повысит результативность вашего бизнеса. Например, 0,8 подойдет для написания простой статьи на популярную тему, а для научных и YMYL-текстов нужна температура не выше 0,5. Если хотите получить четкий ответ на вопрос, узнать какой-либо факт, то выставляйте 0–0,1. Эта мера не исключает возможность ошибок, но заметно сокращает их количество. Полностью – никак, всегда есть вероятность, что где-то случится сбой и результат будет непредсказуемым. Можно настроить нейросеть так, чтобы снизить риск ошибок, но не во всех случаях это нужно делать. Однако проблема редко в самом ИИ — чаще всего она кроется в том, как мы формулируем задачи . Разберём типичные ошибки и способы их исправления, чтобы вы могли использовать искусственный интеллект максимально эффективно. Сперва, как обычно, описываешь коряво и не слишком правильно. Но модель уже запомнила твое описание в истории и творит по этому описанию.