Использование искусственного интеллекта для автоматического создания моделей контекста на основе больших языковых моделей.

 LLMClean: An AI Approach for the Automated Generation of Context Models Utilizing Large Language Models to Analyze and Understand Various Datasets

“`html

Применение LLMClean: подход ИИ для автоматического создания контекстных моделей с использованием больших языковых моделей для анализа и понимания различных наборов данных

Расширение области данных, подталкиваемое Интернетом вещей (IoT), представляет собой насущную проблему: обеспечение качества данных в условиях потока информации. С увеличением взаимосвязи устройств IoT и снижением затрат на сбор данных предприятия используют этот богатый источник данных для принятия стратегических решений.

Однако качество этих данных имеет первостепенное значение, особенно в свете нарастающей зависимости от машинного обучения (ML) в различных отраслях. Некачественные обучающие данные могут привести к искажениям и неточностям, подрывая эффективность применения ML. Реальные данные часто содержат неточности, такие как дубликаты, пустые записи, аномалии и несоответствия, представляя существенные препятствия для качества данных.

Усилия по устранению проблем качества данных привели к разработке автоматизированных инструментов очистки данных. Однако многие из этих инструментов нуждаются в большем контекстном понимании, которое является ключевым для эффективной очистки данных в рамках рабочих процессов ML. Контекстная информация разъясняет значение, актуальность и взаимосвязи данных, обеспечивая их соответствие реальным явлениям.

Инструменты очистки данных, осведомленные о контексте, предлагают перспективы, используя онтологические функциональные зависимости (OFD), извлеченные из контекстных моделей. OFD обеспечивают продвинутый механизм захвата семантических взаимосвязей между атрибутами, улучшая точность обнаружения и исправления ошибок.

Несмотря на эффективность инструментов очистки на основе OFD, ручное создание контекстных моделей представляет практические сложности, особенно для приложений в реальном времени. Трудоемкий характер ручных методов, в сочетании с потребностью в предметной экспертизе и проблемами масштабируемости, подчеркивает необходимость автоматизации.

В ответ на это предлагаемое решение, LLMClean, использует большие языковые модели (LLM) для автоматического создания контекстных моделей из реальных данных, исключая необходимость в дополнительной мета-информации. Автоматизируя этот процесс, LLMClean решает проблемы масштабируемости, адаптируемости и последовательности, присущие ручным методам.

Архитектурная структура LLMClean включает три этапа: модели LLM, контекстные модели и инструменты очистки данных для эффективной идентификации ошибочных данных в табличных данных. Метод включает классификацию набора данных, извлечение или сопоставление модели и создание контекстной модели.

Используя автоматически сгенерированные OFD, LLMClean предоставляет надежную систему очистки данных и аналитики, адаптированную к изменяющейся природе реальных данных, включая наборы данных IoT. Кроме того, LLMClean вводит зависимости от возможностей сенсоров и зависимости от устройств, которые являются критическими для точного обнаружения ошибок.

Ознакомьтесь с документом. Вся благодарность за этот исследовательский проект принадлежит исследователям этого проекта.

Если вам нравится наша работа, вам понравится наш бюллетень.

Не забудьте присоединиться к нашему подразделению ML

Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. Этот ИИ ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…