Как торговать этими акциями из России? >Подробная инструкция здесь<
Не могли бы вы рассказать нам немного об Exfluency и о том, чем занимается компания?
Exfluency — технологическая компания, предоставляющая гибридные интеллектуальные решения для многоязычной коммуникации. Используя искусственный интеллект и технологию блокчейн, мы предоставляем технически подкованным компаниям доступ к современным языковым инструментам. Наша цель — сделать лингвистические активы такими же ценными, как и любой другой корпоративный актив.
Какие технологические тренды, по вашему мнению, развиваются в многоязычном коммуникационном пространстве?
Как и в любой другой сфере жизни, искусственный интеллект в целом и ChatGPT в частности доминируют на повестке дня. Компании, работающие в языковом пространстве, либо паникуют, либо пытаются наверстать упущенное. Главная проблема заключается в размере дефицита технологий в этой вертикали. Инновации и, в особенности, искусственный интеллект — это не плагин.
Каковы некоторые преимущества использования LLMS?
Готовые LLM (ChatGPT, Bard и т.д.) привлекательны тем, что их можно быстро исправить. Кажется, что волшебным образом на вашем экране появляются хорошо сформулированные ответы. Это не может не произвести впечатления.
Истинные преимущества LLMS будут осознаны игроками, которые смогут предоставлять неизменяемые данные, которыми будут наполняться модели. Они — это то, чем мы их кормим.
На что полагаются магистры при изучении языка?
В целом, магистры изучают язык, анализируя огромные объемы текстовых данных, понимая закономерности и взаимосвязи и используя статистические методы для выработки контекстуально соответствующих ответов. Их способность делать обобщения на основе данных и генерировать связный текст делает их универсальными инструментами для различных задач, связанных с языком.
Большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, полагаются на комбинацию данных, распознавание образов и статистические взаимосвязи для изучения языка. Вот ключевые компоненты, на которые они полагаются:
- Данные: Магистранты обучаются на огромных объемах текстовых данных из Интернета. Эти данные включают в себя широкий спектр источников, таких как книги, статьи, веб-сайты и многое другое. Разнообразный характер данных помогает модели изучать широкий спектр языковых моделей, стилей и тем.
- Шаблоны и взаимосвязи: магистры изучают язык, выявляя шаблоны и взаимосвязи в данных. Они анализируют совпадение слов, фраз и предложений, чтобы понять, как они сочетаются друг с другом грамматически и семантически.
- Статистическое обучение: магистранты используют статистические методы для изучения вероятностей последовательностей слов. Они оценивают вероятность появления слова с учетом предыдущих слов в предложении. Это позволяет им создавать связный и контекстуально релевантный текст.
- Контекстуальная информация: магистранты фокусируются на контекстуальном понимании. Они учитывают не только предшествующие слова, но и весь контекст предложения или отрывка. Эта контекстуальная информация помогает им устранять неоднозначность слов с несколькими значениями и давать более точные и соответствующие контексту ответы.
- Механизмы внимания: Многие LLM, включая GPT-4, используют механизмы внимания. Эти механизмы позволяют модели взвешивать важность различных слов в предложении на основе контекста. Это помогает модели сосредоточиться на релевантной информации при генерировании ответов.
- Трансферное обучение: магистранты используют методику, называемую трансферным обучением. Они предварительно обучаются на большом наборе данных, а затем точно настраиваются для выполнения конкретных задач. Это позволяет модели использовать свои обширные языковые знания, полученные в ходе предварительной подготовки, и адаптироваться к выполнению специализированных задач, таких как перевод, обобщение или беседа.
- Архитектура кодер-декодер: В определенных задачах, таких как перевод или обобщение, LLM используют архитектуру кодер-декодер. Кодер обрабатывает входной текст и преобразует его в контекстно-зависимое представление, которое затем использует декодер для генерации выходного текста на желаемом языке или в нужном формате.
- Цикл обратной связи: LLM могут извлекать уроки из взаимодействия с пользователем. Когда пользователь вносит исправления или дает обратную связь по сгенерированному тексту, модель может со временем корректировать свои ответы на основе этой обратной связи, повышая свою производительность.
Каковы некоторые из проблем, связанных с использованием LLMS?
Фундаментальная проблема, которая существует с тех пор, как мы начали предоставлять данные Google, Facebook и им подобным, заключается в том, что “мы” — это продукт. Крупные игроки зарабатывают неисчислимые миллиарды на нашем стремлении наполнить свои приложения нашими данными. Например, в ChatGPT наблюдается самый быстрый рост числа пользователей в истории. Только подумайте, какую выгоду Microsoft извлекла из миллионов запросов, которые люди уже отправили ей.
Открытые LLM галлюцинируют, и поскольку ответы на подсказки настолько хорошо сформулированы, человека можно легко обмануть, заставив поверить в то, что они вам говорят.
И что еще хуже, нет никаких ссылок, которые могли бы рассказать вам, откуда они взяли свои ответы.
Как можно преодолеть эти проблемы?
LLM — это то, чем мы их кормим. Технология блокчейн позволяет нам создавать неизменяемый контрольный журнал и вместе с ним неизменяемые, чистые данные. Нет необходимости рыться в Интернете. Таким образом, мы полностью контролируем, какие данные поступают, можем сохранять их конфиденциальность и подкреплять множеством полезных метаданных. Он также может быть многоязычным!
Во-вторых, поскольку эти данные хранятся в наших базах данных, мы также можем предоставить необходимые ссылки на источники. Если вы не совсем уверены в ответе на ваше приглашение, откройте исходные данные напрямую, чтобы увидеть, кто их написал, когда, на каком языке и в каком контексте.
Какой совет вы бы дали компаниям, которые хотят использовать частные, анонимизированные LLM для многоязычного общения?
Убедитесь, что ваши данные являются неизменяемыми, многоязычными, высокого качества – и хранятся только для ваших глаз. Тогда LLMS по-настоящему меняют правила игры.
Как вы думаете, что ждет многоязычную коммуникацию в будущем?
Как и во многих других сферах жизни, язык будет охватывать формы гибридного интеллекта. Например, в экосистеме Exfluency рабочий процесс, управляемый искусственным интеллектом, выполняет 90% перевода — нашим замечательным двуязычным экспертам по предметной области остается сосредоточиться только на последних 10%. Этот баланс со временем изменится – Искусственный интеллект будет брать на себя все большую долю рабочей нагрузки. Но человеческий вклад по-прежнему будет иметь решающее значение. Концепция воплощена в нашей линейке ремешков: работает на основе технологий, совершенствуется людьми.
Какие планы у Exfluency на предстоящий год?
Много! Мы стремимся внедрять технологии в новые вертикали и создавать сообщества малых и средних предприятий для их обслуживания. Также большой интерес вызывает наше приложение для сбора знаний, разработанное для использования информации, скрытой в миллионах лингвистических ресурсов. 2024 год обещает быть захватывающим!
- Яромир Дзяло — соучредитель и технический директор Exfluency, которая предлагает доступные языковые решения на базе искусственного интеллекта и решения для обеспечения безопасности с глобальными сетями талантов для организаций любого размера.
