Комментарии

Долгосрочная память (LTM) является основой самоэволюции искусственного интеллекта (AI). Она позволяет моделям хранить и управлять обработанными данными взаимодействия, что поддерживает развитие на основе накопленного опыта.

Например, помощник на основе искусственного интеллекта может запоминать предпочтения в отношении кофе, расставлять приоритеты для повторяющихся задач или отслеживать текущие проекты.

Также в январе 2025 года стало известно, что исследователи Google разработали новый тип модели ИИ с долгосрочной памятью — архитектуру «Titans». Она объединяет искусственную краткосрочную и долгосрочную память и позволяет системе работать с длинными последовательностями информации. При этом ИИ «не забывает» то, что изучил до этого.

Я полностью поддерживаю идею о том, что объединение серверлес-архитектуры и микросервисов с AI Services от AWS может кардинально изменить подход к созданию интеллектуальных решений. Преимущества, такие как готовые решения для обработки естественного языка и компьютерного зрения, позволяют разработчикам сосредоточиться на функциональности, а не на сложных алгоритмах машинного обучения. Эти инструменты облегчают интеграцию и придают проектам большую гибкость. Впечатляет, что безопасность остается на высоком уровне с соблюдением стандартов отрасли!

Статья отлично подчеркивает значимость микросервисной архитектуры в разработке современных интеллектуальных приложений. Использование Golang в сочетании с AWS AI Services открывает новые горизонты для разработчиков. Параллелизм, предлагаемый Go, действительно значительно упрощает процесс разработки и позволяет эффективно использовать ресурсы. Особенно мне понравилось, что AWS предоставляет гибкие возможности масштабирования и оплаты за фактически используемые ресурсы, что делает их решения еще более привлекательными для стартапов и малых бизнесов.

Поскольку генеративный ИИ создает (генерирует) оригинальный контент, технология должна опираться на точные знания об организации, чтобы предотвратить «галлюцинации ИИ», — то есть выдуманные ответы, которые звучат правдоподобно, но на самом деле неверны. Вот некоторые дополнительные сведения о том, как это работает:

— Генеративные алгоритмы ИИ изучают основные закономерности и структуру определённого набора данных для генерации новых данных. Модель фиксирует распределение вероятностей обучающих данных и генерирует новый контент на основе этих вероятностей.
— Для изучения возможных ответов используются различные модели вероятностей. Это означает, что алгоритм выбирает ответ на основе того, что статистически наиболее вероятно будет подходящим ответом (то есть он рассматривает вероятности с различных точек зрения).
— Нейронные сети и методы глубокого обучения используются для моделирования сложных взаимосвязей данных.
— В чистом подходе генеративного искусственного интеллекта данные не маркируются (никакие метаданные не требуются) — система учится на самих данных без ссылки (есть предостережения, которые мы рассмотрим позже в этой статье). Проблема с немаркированными данными заключается в том, что в контенте может быть упущен важный контекст и детали.
— Согласно ChatGPT, «генеративным моделям требуется значительный объем обучающих данных, чтобы точно отразить сложность базового распределения. Большие наборы данных позволяют моделям изучать разнообразные закономерности и генерировать более реалистичные и разнообразные результаты».
— «Применение генеративного ИИ следует рассматривать в более широком социальном контексте», — говорится там же. « Генераторный ИИ может использоваться в полезных приложениях, таких как искусство, развлечения и исследования, но он также может использоваться не по назначению, например, в дипфейках или вводящих в заблуждение синтетических медиа».

Обработка естественного языка (НЛП) в генеративном искусственном интеллекте

Обработка естественного языка (НЛП) широко используется в генеративном искусственном интеллекте. Пользователь задает модели вопрос, но ведь один и тот же вопрос можно задать разными способами. В дизайне чат-бота вопрос или запрос называется высказыванием. Вариации в способах постановки вопроса необходимо классифицировать по одному «намерению» пользователя, в соответствии с которым система может действовать. НЛП открывает путь к пониманию намерений.

В генеративном ИИ то же самое относится к фразе или концепции. Система пытается интерпретировать вопрос и разрешить различные способы его постановки. Языковые вариации представляются математически путем помещения вопроса в хранилище данных, называемое графовой базой данных.

Графовые базы данных отличаются от традиционных баз данных тем, как они хранят, обрабатывают и извлекают информацию. Традиционная база данных представляет документ или продукт в строках, а характеристики этого объекта (цена, цвет, модель) в столбцах. При наличии большого количества дескрипторов (измерений) в неструктурированном контенте традиционная база данных может оказаться более сложной для выполнения определенных типов запросов.

Графовое представление создает математическую модель объекта (скажем, документа) в многомерном пространстве (сложная концепция для понимания, поскольку мы не можем мыслить более чем в трех измерениях — четырех, если вы добавите время как измерение). Но графовое пространство допускает столько измерений, сколько атрибутов, то есть сотни или тысячи. Документы также вводятся в базу данных графа знаний и могут быть представлены как один большой граф или разбиты на компоненты, причем каждый компонент имеет графовое представление.

Эта форма представления позволяет использовать другой подход к анализу, при котором близость точек данных показывает, насколько близки друг к другу различные атрибуты или другие элементы данных. Поскольку и запрос, и контент представлены в виде графа, на высоком уровне графовое представление запроса сравнивается с графовым представлением контента и генерируется ответ.

Метаданные могут быть связаны с контентом для предоставления явных атрибутов контента, которые обеспечивают контекст для запроса и ответа. В случае обобщенной языковой модели размеры графового пространства определяются «изученными особенностями» информации. Однако явные метаданные также могут быть частью графового представления контента, или «встраиваниями».
Роль управления знаниями в генеративном искусственном интеллекте

Священным Граалем управления знаниями (УЗ) является предоставление нужной информации нужному человеку в нужное время.

Задача всегда заключалась в том, как представить эти знания таким образом, чтобы их можно было легко извлечь в контексте пользователя и его задачи.

Контекст пользователя — это понимание его цели, конкретной задачи, его опыта и знаний, опыта, технических навыков, характера запроса и деталей его среды.

Эта информация включает в себя «цифровой язык тела» клиента или сотрудника. Это цифровые сигналы, которые люди излучают всякий раз, когда взаимодействуют с электронной системой.

Любая точка взаимодействия предоставит данные, которые можно интерпретировать как часть контекста пользователя. В некоторых организациях имеется от 50 до 100 систем, которые создают пользовательский опыт, побуждающий их купить продукт или выполнить свою задачу. Эти точки данных предоставляют контекст о цели или задаче пользователя.

Однако путь клиента — это путь к знаниям. Путешествие сотрудника — это путешествие знаний. На каждом этапе процесса людям нужны ответы на вопросы.

Системы управление знаниями (КМ) всегда пытались организовать информацию осмысленным образом, чтобы снизить когнитивную нагрузку на человека, то есть облегчает им выполнение своей задачи.

Эти знания должны быть структурированы и размечены таким образом, чтобы их можно было легко найти с помощью поиска или просмотра, а также все чаще с помощью чат-ботов и других когнитивных приложений искусственного интеллекта.

Хотя технология становится все более и более мощной (особенно, как это демонстрирует генеративный ИИ), сама по себе она не решает фундаментальную проблему управления знаниями и доступом, поскольку для внутреннего использования генеративный ИИ должен быть обучен на информации, специфичной для организации.

Заключение

Сейчас самое время привести в порядок своё цифровое пространство знаний. Генеративный ИИ — это потрясающее достижение, но использование той же общей языковой модели, что и у ваших конкурентов, не создаст конкурентного преимущества.

Ваше конкурентное преимущество – это наличие 2х элементов: онтологической модели знаний о бизнесе и генеративный ИИ с настроенной на вашу отрасль языковой моделью.

Поскольку генеративный ИИ создает (генерирует) оригинальный контент, технология должна опираться на точные знания об организации, чтобы предотвратить «галлюцинации ИИ», — то есть выдуманные ответы, которые звучат правдоподобно, но на самом деле неверны. Вот некоторые дополнительные сведения о том, как это работает:

— Генеративные алгоритмы ИИ изучают основные закономерности и структуру определённого набора данных для генерации новых данных. Модель фиксирует распределение вероятностей обучающих данных и генерирует новый контент на основе этих вероятностей.
— Для изучения возможных ответов используются различные модели вероятностей. Это означает, что алгоритм выбирает ответ на основе того, что статистически наиболее вероятно будет подходящим ответом (то есть он рассматривает вероятности с различных точек зрения).
— Нейронные сети и методы глубокого обучения используются для моделирования сложных взаимосвязей данных.
— В чистом подходе генеративного искусственного интеллекта данные не маркируются (никакие метаданные не требуются) — система учится на самих данных без ссылки (есть предостережения, которые мы рассмотрим позже в этой статье). Проблема с немаркированными данными заключается в том, что в контенте может быть упущен важный контекст и детали.
— Согласно ChatGPT, «генеративным моделям требуется значительный объем обучающих данных, чтобы точно отразить сложность базового распределения. Большие наборы данных позволяют моделям изучать разнообразные закономерности и генерировать более реалистичные и разнообразные результаты».
— «Применение генеративного ИИ следует рассматривать в более широком социальном контексте», — говорится там же. « Генераторный ИИ может использоваться в полезных приложениях, таких как искусство, развлечения и исследования, но он также может использоваться не по назначению, например, в дипфейках или вводящих в заблуждение синтетических медиа».

Обработка естественного языка (НЛП) в генеративном искусственном интеллекте

Обработка естественного языка (НЛП) широко используется в генеративном искусственном интеллекте. Пользователь задает модели вопрос, но ведь один и тот же вопрос можно задать разными способами. В дизайне чат-бота вопрос или запрос называется высказыванием. Вариации в способах постановки вопроса необходимо классифицировать по одному «намерению» пользователя, в соответствии с которым система может действовать. НЛП открывает путь к пониманию намерений.

В генеративном ИИ то же самое относится к фразе или концепции. Система пытается интерпретировать вопрос и разрешить различные способы его постановки. Языковые вариации представляются математически путем помещения вопроса в хранилище данных, называемое графовой базой данных.

Графовые базы данных отличаются от традиционных баз данных тем, как они хранят, обрабатывают и извлекают информацию. Традиционная база данных представляет документ или продукт в строках, а характеристики этого объекта (цена, цвет, модель) в столбцах. При наличии большого количества дескрипторов (измерений) в неструктурированном контенте традиционная база данных может оказаться более сложной для выполнения определенных типов запросов.

Графовое представление создает математическую модель объекта (скажем, документа) в многомерном пространстве (сложная концепция для понимания, поскольку мы не можем мыслить более чем в трех измерениях — четырех, если вы добавите время как измерение). Но графовое пространство допускает столько измерений, сколько атрибутов, то есть сотни или тысячи. Документы также вводятся в базу данных графа знаний и могут быть представлены как один большой граф или разбиты на компоненты, причем каждый компонент имеет графовое представление.

Эта форма представления позволяет использовать другой подход к анализу, при котором близость точек данных показывает, насколько близки друг к другу различные атрибуты или другие элементы данных. Поскольку и запрос, и контент представлены в виде графа, на высоком уровне графовое представление запроса сравнивается с графовым представлением контента и генерируется ответ.

Метаданные могут быть связаны с контентом для предоставления явных атрибутов контента, которые обеспечивают контекст для запроса и ответа. В случае обобщенной языковой модели размеры графового пространства определяются «изученными особенностями» информации. Однако явные метаданные также могут быть частью графового представления контента, или «встраиваниями».
Роль управления знаниями в генеративном искусственном интеллекте

Священным Граалем управления знаниями (УЗ) является предоставление нужной информации нужному человеку в нужное время.

Задача всегда заключалась в том, как представить эти знания таким образом, чтобы их можно было легко извлечь в контексте пользователя и его задачи.

Контекст пользователя — это понимание его цели, конкретной задачи, его опыта и знаний, опыта, технических навыков, характера запроса и деталей его среды.

Эта информация включает в себя «цифровой язык тела» клиента или сотрудника. Это цифровые сигналы, которые люди излучают всякий раз, когда взаимодействуют с электронной системой.

Любая точка взаимодействия предоставит данные, которые можно интерпретировать как часть контекста пользователя. В некоторых организациях имеется от 50 до 100 систем, которые создают пользовательский опыт, побуждающий их купить продукт или выполнить свою задачу. Эти точки данных предоставляют контекст о цели или задаче пользователя.

Однако путь клиента — это путь к знаниям. Путешествие сотрудника — это путешествие знаний. На каждом этапе процесса людям нужны ответы на вопросы.

Системы управление знаниями (КМ) всегда пытались организовать информацию осмысленным образом, чтобы снизить когнитивную нагрузку на человека, то есть облегчает им выполнение своей задачи.

Эти знания должны быть структурированы и размечены таким образом, чтобы их можно было легко найти с помощью поиска или просмотра, а также все чаще с помощью чат-ботов и других когнитивных приложений искусственного интеллекта.

Хотя технология становится все более и более мощной (особенно, как это демонстрирует генеративный ИИ), сама по себе она не решает фундаментальную проблему управления знаниями и доступом, поскольку для внутреннего использования генеративный ИИ должен быть обучен на информации, специфичной для организации.

Заключение

Сейчас самое время привести в порядок своё цифровое пространство знаний. Генеративный ИИ — это потрясающее достижение, но использование той же общей языковой модели, что и у ваших конкурентов, не создаст конкурентного преимущества.

Ваше конкурентное преимущество – это наличие 2х элементов: онтологической модели знаний о бизнесе и генеративный ИИ с настроенной на вашу отрасль языковой моделью.

Как работает генеративный ИИ и обработка естественного языка (НЛП)? Если конечно можно простыми словами

Как работает генеративный ИИ и обработка естественного языка (НЛП)? Если конечно можно простыми словами

Генеративный ИИ сейчас горячая тема в отрасли — почти каждый поставщик технологий имеет предложение, подобное ChatGPT (или утверждает, что оно у него есть).

Они заявляют, что используют одну и ту же технологию — большую языковую модель (LLM) (на самом деле существует множество больших языковых моделей, как с открытым исходным кодом, так и проприетарные, точно настроенные для различных отраслей и целей) для доступа и организации содержательных знаний предприятия.

Как и в случае с предыдущими новыми технологиями, LLM становится все более популярным. Но что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это технология, которая отвечает на вопросы на естественном языке на основе алгоритмов, «обученных» на больших объемах текста из Интернета. Это означает, что они «понимают» терминологию, понятия и отношения между понятиями до такой степени, что способны создать ответ, который звучит так, как будто он исходит от человека.

Хотя технология создает впечатление разумной, возможности ChatGPT и другие приложения на базе LLM используют алгоритмы, основанные на математическом анализе.

Вместо того, чтобы извлекать ответ из существующего контента, алгоритм создает этот ответ на основе встроенных знаний языка и концепций, прогнозируя текст, который должен следовать дальше.

Генеративный ИИ создает новый контент на основе своих знаний языка, концепций и отношений между концепциями.

Важность контента в генеративном искусственном интеллекте

Одна из проблем генеративного ИИ заключается в том, что эти реакции основаны на шаблонах, полученных в результате поглощения общедоступной информации, которая необходима для получения необходимых больших объемов обучающего контента.

Но что, если организация захочет использовать генеративный ИИ для обработки своей внутренней информации?

В этом случае организации необходимо использовать несколько иной подход. Вместо того, чтобы использовать только встроенные знания языка, корпоративному приложению потребуется извлекать информацию из базы знаний, системы управления контентом (CMS) или другого источника данных, который курируется конкретными сотрудниками организации. Это называется поисковой расширенной генерацией (RAG).

Кажется, что использовать LLM для данных вашей организации очень просто, — надо указать на эти данные и позволить модели найти ответ (хотя именно это утверждают многие поставщики).

Вместо того, чтобы признать, что контент требует структуры и курирования посредством использования таксономии и архитектуры контента, некоторые поставщики в этой области будут заявлять, что не используют таксономии или метаданные. Вместо этого они признают, что им приходится «маркировать данные».

Но на самом деле метки — это метаданные. Контент должен содержать подсказки относительно его контекста. Метаданные предоставляют контекстные подсказки для интерпретации контента.

Представьте, что вы используете LLM для поддержки клиента, ищущего информацию о конкретном продукте.

Если информация является закрытой, конфиденциальной или частной интеллектуальной собственностью, раскрытие ее широкой языковой модели может поставить под угрозу корпоративную интеллектуальную собственность.

Например, OpenAI утверждает, что функциональность, доступная через API, не поставит под угрозу корпоративную интеллектуальную собственность, но некоторые данные слишком конфиденциальны, чтобы доверять этому утверждению.

Даже если они не являются конфиденциальными, нам все равно необходимо иметь возможность получать конкретную информацию о конкретном продукте и инструкции, необходимые для поддержки этого продукта.

Следовательно, часть контента, добавляемая в LLM, должна быть помечена такими атрибутами, как название продукта, модель продукта, любые инструкции по установке и коды ошибок.

Знания организации должны быть структурированы таким образом, чтобы LLM можно было использовать для извлечения этих знаний в контексте проблемы клиента, его биографии, уровня его технической квалификации, точной конфигурации его установки и т. д.

Генеративный ИИ сейчас горячая тема в отрасли — почти каждый поставщик технологий имеет предложение, подобное ChatGPT (или утверждает, что оно у него есть).

Они заявляют, что используют одну и ту же технологию — большую языковую модель (LLM) (на самом деле существует множество больших языковых моделей, как с открытым исходным кодом, так и проприетарные, точно настроенные для различных отраслей и целей) для доступа и организации содержательных знаний предприятия.

Как и в случае с предыдущими новыми технологиями, LLM становится все более популярным. Но что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это технология, которая отвечает на вопросы на естественном языке на основе алгоритмов, «обученных» на больших объемах текста из Интернета. Это означает, что они «понимают» терминологию, понятия и отношения между понятиями до такой степени, что способны создать ответ, который звучит так, как будто он исходит от человека.

Хотя технология создает впечатление разумной, возможности ChatGPT и другие приложения на базе LLM используют алгоритмы, основанные на математическом анализе.

Вместо того, чтобы извлекать ответ из существующего контента, алгоритм создает этот ответ на основе встроенных знаний языка и концепций, прогнозируя текст, который должен следовать дальше.

Генеративный ИИ создает новый контент на основе своих знаний языка, концепций и отношений между концепциями.

Важность контента в генеративном искусственном интеллекте

Одна из проблем генеративного ИИ заключается в том, что эти реакции основаны на шаблонах, полученных в результате поглощения общедоступной информации, которая необходима для получения необходимых больших объемов обучающего контента.

Но что, если организация захочет использовать генеративный ИИ для обработки своей внутренней информации?

В этом случае организации необходимо использовать несколько иной подход. Вместо того, чтобы использовать только встроенные знания языка, корпоративному приложению потребуется извлекать информацию из базы знаний, системы управления контентом (CMS) или другого источника данных, который курируется конкретными сотрудниками организации. Это называется поисковой расширенной генерацией (RAG).

Кажется, что использовать LLM для данных вашей организации очень просто, — надо указать на эти данные и позволить модели найти ответ (хотя именно это утверждают многие поставщики).

Вместо того, чтобы признать, что контент требует структуры и курирования посредством использования таксономии и архитектуры контента, некоторые поставщики в этой области будут заявлять, что не используют таксономии или метаданные. Вместо этого они признают, что им приходится «маркировать данные».

Но на самом деле метки — это метаданные. Контент должен содержать подсказки относительно его контекста. Метаданные предоставляют контекстные подсказки для интерпретации контента.

Представьте, что вы используете LLM для поддержки клиента, ищущего информацию о конкретном продукте.

Если информация является закрытой, конфиденциальной или частной интеллектуальной собственностью, раскрытие ее широкой языковой модели может поставить под угрозу корпоративную интеллектуальную собственность.

Например, OpenAI утверждает, что функциональность, доступная через API, не поставит под угрозу корпоративную интеллектуальную собственность, но некоторые данные слишком конфиденциальны, чтобы доверять этому утверждению.

Даже если они не являются конфиденциальными, нам все равно необходимо иметь возможность получать конкретную информацию о конкретном продукте и инструкции, необходимые для поддержки этого продукта.

Следовательно, часть контента, добавляемая в LLM, должна быть помечена такими атрибутами, как название продукта, модель продукта, любые инструкции по установке и коды ошибок.

Знания организации должны быть структурированы таким образом, чтобы LLM можно было использовать для извлечения этих знаний в контексте проблемы клиента, его биографии, уровня его технической квалификации, точной конфигурации его установки и т. д.

Сейчас самое время привести в порядок своё цифровое пространство знаний. Генеративный ИИ — это потрясающее достижение, но использование той же общей языковой модели, что и у ваших конкурентов, не создаст конкурентного преимущества.

Разговорный искусственный интеллект (еще одно название Диалогового ИИ ) используется в различных приложениях, таких как голосовые помощники, чат-боты для онлайн-поддержки, виртуальных ассистентов и т. д. Его цель — сделать взаимодействие человека с компьютером более естественным и удобным, предоставляя возможность вести диалог на разных языках и в различных контекстах.

— Диалоговый ИИ (или разговорный ИИ) — это подвид искусственного интеллекта, который предназначен для интерактивного общения с людьми. Он включает в себя разработку алгоритмов, способных имитировать естественный диалог, понимать и генерировать человеческую речь.

Диалоговый ИИ применяется в различных областях, таких как:

— Голосовые помощники: Диалоговый ИИ используется для создания голосовых помощников, которые могут отвечать на вопросы, предоставлять информацию и выполнять задачи.
— Чат-боты: Диалоговый ИИ также используется для создания чат-ботов, которые могут общаться с пользователями через интернет или мобильные приложения.
— Виртуальные ассистенты: Диалоговый ИИ может быть использован для создания виртуальных ассистентов, которые могут помочь пользователям в решении различных задач.
— Обучение и тестирование: Диалоговый ИИ может использоваться для создания обучающих программ и тестов, которые помогают студентам лучше усваивать материал.
— Игры: Диалоговый ИИ может использоваться в играх для создания более реалистичных персонажей и сценариев.

Это только некоторые из возможных применений диалогового ИИ. В будущем можно ожидать еще большего расширения области применения этого типа искусственного интеллекта.

Диалоговый ИИ используется в различных веб-приложениях и операционных системах. Примеры диалогового ИИ включают в себя:

— Siri от Apple;
— Alexa от Amazon;
— Google Assistant;
— Cortana от Microsoft;
— Алиса от Яндекса.

Добрый день! Как я понимаю, обеспечить оперативную обратную связь человека с веб-сервисом позволяет Диалоговый ИИ верно? О Диалоговом ИИ сейчас нет почти никакой информации, можете рассказать по подробнее

Кстати Макс Липовецкий, директор по продукту Cyara, объяснил, что может произойти в 2024 году с точки зрения основных технологических прогнозов (источник): генеративный ИИ заменит диалоговый ИИ на основе NLU*. Бизнес-организации будут уделять приоритетное внимание качеству обслуживания клиентов, а не инвестициям в миграцию в облако.

NLU (Natural Language Understanding) — это технология, которая позволяет компьютерам понимать и анализировать естественный язык. Она используется в различных приложениях, таких как чат-боты, голосовые помощники и системы автоматического ответа на вопросы. NLU включает в себя различные методы обработки языка, такие как распознавание речи, анализ текста и генерация ответов.

Липовецкий считает, что 2024 год станет годом революционного перехода от технологии NLU к генеративному ИИ.

Основное различие между генеративным ИИ (GAI) и диалоговым ИИ (CAI) заключается в том, что генеративный ИИ создает оригинальный контент по запросу, в то время как разговорный ИИ специализируется на поддержании аутентичного и полезного двустороннего взаимодействия с людьми, понимая и отвечая в текстовой или устной форме.

Липовецкий заявляет: «Хотя боты NLU изначально казались многообещающими, их ограничения и особенно стоимость развертывания и обслуживания стали очень очевидными недостатками. Акцент будет смещен в сторону более глубокой интеграции моделей большого языка (LLM*) в диалоговый искусственный интеллект, что значительно повысит удовлетворенность клиентов, уменьшит время простоя при развертывании, значительно улучшит окупаемость инвестиций в веб-сервис».

NLU позволяет компьютерам понимать чувства, выраженные на естественном языке, используемом людьми, например английском, французском или китайском, а возможность объединить это с генеративным искусственным интеллектом призвана изменить путь развития коммуникационных технологий.

«Это ознаменует эпоху беспрецедентных инноваций, направленных на изменение способа взаимодействия клиентов с продуктами и услугами. Мы можем ожидать всплеска творческих стратегий и новых подходов для улучшения качества обслуживания клиентов, преодолевая ограничения, наложенные на этапе миграции в облако».

Одним из примеров Генеративного ИИ является генеративно-состязательная сеть (GAN), которая состоит из двух частей: генератора и дискриминатора. Генератор создает новые данные, а дискриминатор пытается отличить их от настоящих. В процессе обучения генератора и дискриминатора их навыки улучшаются, и в результате генератор может создавать очень реалистичные данные.

Генеративный ИИ позволяет создавать уникальных контент для веб-сервисов:

— Компьютерное зрение: Генеративный ИИ используется для генерации изображений, которые могут быть использованы для обучения моделей компьютерного зрения.
— Обработка естественного языка: Генеративный ИИ может использоваться для генерации текста, который может быть использован для обучения моделей обработки естественного языка.
— Генерация видео: Генеративный ИИ может генерировать видео, используя различные методы, такие как генерация кадров или генерация видео последовательностей.
— Дизайн: Генеративный ИИ может помочь дизайнерам создавать новые идеи и концепции.

Generative AI также позволяет развернуть на базе веб-сервиса некоторый функционал:

— Безопасность: обнаружение и предотвращение кибератак.
— Образование: создание персонализированных образовательных программ и материалов.
— Медицина: создание персонализированных медицинских препаратов и методов лечения.
— Финансы: анализ финансовых рынков и прогнозирование цен на акции.
— Музыка: ИИ может создавать музыку, используя различные алгоритмы генерации.

Примеры Генеративного ИИ включают в себя:

— GAN (Генеративно-состязательные сети);
— Автокодировщики;
— Порождающие латентно-семантические анализаторы (PLSA);
— Порождающие рекуррентные нейронные сети (RNN).

DST Platform это система управления контентом (CMS) на базе искусственного интеллекта, которая сочетает в себе мощь искусственного интеллекта с передовыми функциями для создания комплексного решения по управлению контентом.

Ключевые особенности

Гибкая структура контента:
DST Platform предлагает гибкую структуру контента с настраиваемыми полями и вложенными моделями, что позволяет пользователям создавать структуру контента, соответствующую их конкретным потребностям.

Чатбот на базе искусственного интеллекта:
Встроенный чат-бот обеспечивает поддержку в режиме реального времени, отвечая на вопросы пользователей и направляя их в процессе управления контентом.

Генерация изображений:
Возможности искусственного интеллекта DST Platform позволяют генерировать высококачественные изображения на основе заданных пользователем параметров, исключая необходимость использования внешних источников изображений.

Масштабируемый API:
DST Platform предоставляет масштабируемый API, позволяющий осуществлять расширенный поиск и манипулирование данными, облегчающий интеграцию с другими системами и позволяющий автоматизировать рабочие процессы.

Эффективное управление контентом:
Функции DST Platform, основанные на искусственном интеллекте, повышают эффективность задач по управлению контентом, облегчая его создание, организацию и работу с ним.

Примеры использования

Разработка сайтов и приложений: DST Platform может использоваться как мощная CMS для создания и управления контентом для веб-сайтов и приложений, с дополнительными преимуществами в виде функций искусственного интеллекта и генерации изображений.
Производство и управление контентом: Гибкая структура контента DST Platform и чатбот с поддержкой искусственного интеллекта позволяют оптимизировать рабочие процессы по созданию и управлению контентом, повышая производительность и удобство работы пользователей.
Интеграция и автоматизация: Масштабируемый API, предоставляемый DST Platform, обеспечивает бесшовную интеграцию с другими системами, позволяя автоматизировать рабочие процессы и расширить возможности поиска и манипулирования данными.

DST Platform сочетает в себе преимущества искусственного интеллекта и передовые функции управления контентом, предоставляя пользователям комплексное решение для эффективного управления контентом с использованием искусственного интеллекта.

Конечно нашей компании не нужен встроенный ИИ в систему управления, но в будущем вполне возможно, у меня вопрос, наш сайт на ДСТ Платформ имеет полную интеграцию с искусственным интеллектом? А также кроме контента и чата в чем он может быть еще полезен?

Работаем в DST CRM уже несколько лет, отличная и очень удобная система

Для приоритетного размещения и его брендированного подвида необходимо создать профиль компании в Яндекс Бизнесе и подключить Рекламную подписку. Права на организацию нужно будет подтвердить по телефону, дождавшись звонка оператора или бота. Сетевым компаниям нужно создать карточки для всех филиалом и связать их в сеть.

Профиль в Яндекс Бизнесе также необходим, чтобы размещать пины, баннеры, билборд и рекомендацию на маршруте. Информацию о физическом местонахождении точек продаж и категории бизнеса рекламный алгоритм берет именно из профиля. А вот размещать и оплачивать эти форматы можно только через платформу Яндекс Геореклама.

Подытожим, какие действия следует предпринять пошагово, чтобы разместить рекламу в геосервисах:

— Оформите профиль компании со всеми филиалами в Бизнесе, подтвердить права;

— Зарегистрируйтесь от имени этой же организации в Георекламе;

— Для приоритетного размещения и брендированного приоритетного размещения оплатите рекламную подписку Яндекс Бизнеса. Учтите: в нее по умолчанию также входит реклама на поиске и в РСЯ! Если вам не нужны эти площадки, или вы уже размещаетесь на них через Яндекс Директ, отключите их до расчета бюджета.

— Для размещения баннеров, пинов, билборда, рекомендации зайдите в Яндекс Георекламу.

— Выберите формат, настроить таргетинги, посмотрите, какой бюджет рассчитает платформа.

— Если все устраивает, оплатите размещение.

Спасибо за ответ, а как тогда лучше подключить рекламу на Яндекс Картах?

Размещение георекламы имеет ряд преимуществ, которые можно получить только с ней. Так, для автомобилистов реклама в Навигаторе заметнее и лучше привлекает внимание, чем офлайн-билборды и плакаты вдоль автотрасс. Так как баннер транслируется в движущейся машине, а не остается на обочине дороге, время просмотра его не лимитировано скоростью проезда.

Форматы георекламы универсальны. Они могут использоваться на разных этапах воронки и закрывают основные потребности пользователей, которые пользуются геосервисами.

Отсутствие эффекта баннерной слепоты. Пока что геомедийные форматы воспринимаются как нативная часть интерфейса.

Удобные таргетинги для офлайн-бизнеса. Помимо традиционного нацеливания по геолокации, полу, возрасту, интересам можно, например, настроить показ рекламы в часы работы офлайн-точки продаж, указанные в профиле Яндекс Бизнеса.

Рекламу в геосервисах можно использовать для ретаргетинга, возвращая тех, кто уже заходил физически, ведя повторные продажи.

Отслеживание статистики. В зависимости от формата рекламы вы будете получать статистику по ней в кабинете Яндекс Бизнеса или Яндекс Георекламы – там, где вы ее настраивали. Если на сайте установлен счетчик Яндекс Метрики, можно использовать UTM-метки, чтобы собирать статистику по переходам на страницы из георекламы. При наличии подменного номера будут получены данные по звонкам из объявлений.