Использование Искусственного Интеллекта для Улучшения Работы в Специализированных Областях
Проблема:
Большие языковые модели (LLM) изменили область искусственного интеллекта своей способностью генерировать текст, но для задач, требующих специфических знаний, таких как здравоохранение, право и финансы, им необходима помощь.
Решение:
Для улучшения LLM предлагается использовать внешние данные, что значительно повышает их точность и эффективность. Техника Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет моделям извлекать необходимую информацию в реальном времени, улучшая их релевантность.
Вызовы и Решения:
Существующие методы, такие как fine-tuning и RAG, решают проблемы обновления знаний и точности моделей. Fine-tuning требует большого объема данных, в то время как RAG позволяет моделям получать внешние данные в реальном времени, улучшая их точность.
Применение в Реальности:
Исследования показывают значительное улучшение производительности в специализированных областях, таких как здравоохранение и юридический анализ. Использование структурированной категоризации запросов позволяет улучшить результаты на 40%, делая этот метод значительным шагом вперед в области систем на основе ИИ.
