Контекст важен в каждом человеческом взаимодействии. Но в сегодняшнюю цифровую эпоху понимание и использование контекстуальных нюансов имеет решающее значение для улучшения качества нашего взаимодействия. Оттачивая эти навыки, мы увеличим нашу способность произвести революцию в будущем приложений искусственного интеллекта. Контекст охватывает сложную сеть обстоятельств, условий и факторов, которые определяют, как мы воспринимаем информацию. Мы получаем информацию из ситуативных, личных и социальных элементов, и это дает нам подсказки, необходимые для понимания и интерпретации сообщений. С лингвистической точки зрения контекст выходит за рамки слов и углубляется в экстралингвистические элементы, которые создают значение и понимание. Без контекста значение может быть потеряно или неправильно понято, что подчеркивает его решающую роль. Ленли Хенсарлинг
Навигация по социальным ссылкам
Широкий спектр контекста
Контекст как концепция существует в широком спектре, который варьируется от общих предпосылок до подробных, текущих деталей. В общем, контекст обеспечивает фундаментальное понимание; однако в конкретных условиях это может быть гораздо более нюансированным в зависимости от специфики конкретной ситуации. Например, когда во время готовки вы отвечаете на просьбу приготовить еще и овощной гарнир, контекстом является не только приготовление еды, но и учет симпатий и антипатий человека, обращающегося с просьбой. Этот уровень специфичности обогащает взаимодействие, позволяя адаптировать ответы к индивидуальным требованиям и обстоятельствам.
При рассмотрении ИИ и контекста, и в частности больших языковых моделей (LLM), эта специфика достигается с помощью таких методов, как генерация с расширенным поиском (RAG), которая интегрирует подробные контекстные подсказки в вопросы и дает очень релевантные и персонализированные ответы. RAG показывает, как детальное понимание контекста может улучшить качество взаимодействия между людьми и ИИ. Как RAG улучшает персонализацию и контекст
Контекст является наиболее важным фактором, обеспечивающим персонализацию, особенно в сегодняшней повсеместной цифровой среде. Процесс, с помощью которого ИИ оценивает прошлое поведение пользователя, текущие обстоятельства и предпочтения, позволяет системам предоставлять подробный, максимально персонализированный опыт. Благодаря искусственному интеллекту концепция персонализации выходит за рамки человеческого взаимодействия и охватывает Интернет вещей (IoT), расширяя контекст, включая такие переменные, как местоположение, окружающая среда и исторические данные.
Роль RAG заключается в расширении этого процесса путем поиска и применения конкретных контекстных данных из обширного хранилища векторов или вложений. Векторы отражают различные аспекты профиля пользователя или ситуационные данные, и они необходимы для создания очень релевантных ответов, которые также являются высоко персонализированными. По мере сбора векторов они создают библиотеку исторических закономерностей и текущего статуса, и это помогает улучшить понимание ИИ, позволяя ему давать более конкретные и детальные ответы. Как работают включения
Вложения — это математические представления, также называемые векторами, которые играют решающую роль в захвате и использовании контекста. Они работают путем кодирования различных аспектов данных, обеспечивая возможность детального профилирования и семантического поиска. Взаимодействие между внедрением и LLM является кооперативным, при этом внедрение обеспечивает плотную контекстную среду, которая помогает LLM в семантическом понимании. Результат неизбежно будет более точным и контекстуально релевантным.
По мере накопления контекстуальных векторов (процесс, называемый аккрецией), начинает развиваться более полное понимание, охватывающее различные типы взаимодействий, клиентов, пользователей или ситуаций. Контекст, созданный для улучшения прогнозирующих и реагирующих возможностей системы ИИ, зависит от точности векторного поиска. Вот почему так важно иметь высококачественные и актуальные данные для обоснования ответов этих моделей.
Подпишитесь на информационный бюллетень Ny Breaking и получайте все лучшие новости, мнения, функции и рекомендации, необходимые вашему бизнесу для успеха! Вывод об улучшении ответов путем интеграции контекста в LLM
Предоставление контекстных подсказок LLM приведет к более полным и точным контекстным ответам, которые необходимы для улучшения взаимодействия с пользователем и принятия решений. Однако применение контекста выходит за рамки LLM и имеет дополнительные уровни специфичности, которые минимизируют вариативность ответов и обеспечивают еще большую актуальность и персонализацию.
Итак, давайте посмотрим на возможности, необходимые для реализации такой контекстно-зависимой системы. Они начинают с огромного хранилища векторов с высокой пропускной способностью. Также необходимо эффективное встраивание, гарантирующее сохранение текущего контекста. Система также должна будет иметь возможность генерировать внедрения из различных источников данных и иметь доступ к моделям, подходящим для создания и применения внедрений.. Наконец, необходимо выбрать наиболее подходящую базовую модель для решаемой задачи. В предвкушении следующего этапа GenAI
В эпоху генеративного искусственного интеллекта контекст является краеугольным камнем ценных и значимых взаимодействий и эффективного принятия решений. Понимая и применяя нюансы конкретных текущих контекстов, системы искусственного интеллекта могут обеспечить беспрецедентный опыт и актуальность персонализации, помогая поставщикам онлайн-услуг, таким как розничные торговцы, банки, поисковые системы и потоковые компании. Существует синергия между LLM, RAG и внедрением, которая создает новую парадигму в исследованиях и приложениях ИИ, обещая среду, в которой взаимодействие с ИИ будет таким же детальным и понятным, как и то, которым мы сейчас наслаждаемся между собой. Мы выделили лучшего писателя по искусственному интеллекту.
Эта статья была подготовлена в рамках канала Expert Insights от Ny BreakingPro, где мы рассказываем о лучших и ярких умах современной технологической индустрии. Мнения, выраженные здесь, принадлежат автору и не обязательно совпадают с мнением Ny BreakingPro или Future plc. Если вы заинтересованы в участии, вы можете прочитать больше здесь: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro.
Статья добавлена ботом, с использованием машинного перевода : https://nybreaking.com/category/tech/
