«`html
Расширение возможностей языковых моделей с помощью EM-LLM
Большие языковые модели (LLM) все еще сталкиваются с ограничениями в обработке длинных контекстов из-за архитектур на основе трансформеров. Однако исследователи предлагают практические решения, такие как EM-LLM, для эффективной обработки расширенных контекстов.
EM-LLM: новая архитектура для обработки длинных контекстов
EM-LLM интегрирует эпизодическую память и понимание событий в трансформерные языковые модели, позволяя им обрабатывать значительно более длинные контексты. Это открывает путь к практически бесконечным окнам контекста, потенциально революционизируя взаимодействие LLM с непрерывными персонализированными обменами.
Применение EM-LLM в бизнесе
Используйте EM-LLM для улучшения процессов в вашей компании. Первый шаг — анализ возможности применения автоматизации и определение ключевых показателей эффективности, которые можно улучшить с помощью ИИ.
Постепенное внедрение решений ИИ
Выберите подходящее решение и начните внедрение ИИ постепенно. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и опыт, затем расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot — это ИИ-ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru — будущее уже здесь!
«`
