AI

В современной архитектуре предприятия быстро сходятся две технологические парадигмы, которые по-новому определяют способы автоматизации бизнес-процессов: Искусственный интеллект (ИИ) и Блокчейн. ИИ обеспечивает расширенные когнитивные способности, распознавание образов и обработку неструктурированных данных, представляя собой «мозг»** корпоративных приложений. Блокчейн обеспечивает абсолютную прозрачность, криптографическую проверку и децентрализованный консенсус, представляя собой «основу доверия». Объединив рассуждения ИИ с безопасностью блокчейна, предприятия могут создавать автономные рабочие процессы, которые не только являются высокоинтеллектуальными, но также полностью проверяемыми, безопасными и способны выполнять финансовые и логистические сложные транзакции без центральных посредников.

Модели большого языка (LLM) изменили то, как мы взаимодействуем с технологиями, быстро перейдя от простых диалоговых чат-ботов к механизмам рассуждения, способным выполнять сложные, многоэтапные действия. Хотя одно взаимодействие с быстрым ответом может быть мощным, реальная ценность генеративного ИИ в корпоративных условиях заключается в автономных рабочих процессах ИИ. Вместо того, чтобы полагаться на людей-операторов для координации каждого шага, автономные рабочие процессы используют LLM в качестве центральных лиц, принимающих решения, которые планируют, выполняют, оценивают и самокорректируют задачи в течение длительных периодов времени.

Расширенная генерация данных (RAG) стала основой корпоративных приложений искусственного интеллекта, но по мере масштабирования систем и усложнения запросов базовые методы поиска терпят неудачу. Разница между медленной и неточной системой RAG и высокопроизводительной часто сводится к стратегии поиска. В этом подробном руководстве рассматриваются передовые методы поиска, которые значительно повышают производительность, точность и масштабируемость RAG. Независимо от того, создаете ли вы ботов для поддержки клиентов, помощников по обмену знаниями или корпоративные поисковые системы, эти стратегии изменят ваш конвейер RAG.

Генеративный ИИ — один из самых преобразующих технологических сдвигов 21 века. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, которые классифицируют, предсказывают или обнаруживают, Генераторный ИИ создает текст, изображения, аудио, видео, код и даже трехмерные структуры. Это технология, лежащая в основе написания статей в ChatGPT, рисования фотореалистичных изображений Midjourney и GitHub Copilot, выполняющего целые функции из комментариев.

Большие языковые модели (LLM) покорили мир не только потому, что они могут генерировать тексты, похожие на человеческие, но и потому, что они, по-видимому, способны «рассуждать» при решении сложных проблем. Но как статистическая модель, основанная на предсказании токенов, на самом деле выполняет логические задачи? В этом посте мы исследуем механику рассуждений LLM: от простого сопоставления с образцом до продвинутых стратегий, таких как «Цепочка мыслей» (Chain of Thought — CoT).