Искусственный интеллект и новые решения для бизнеса

Модели генеративного ИИ, основанные на больших языковых моделях, изменяют такие сферы, как искусство и развлечения. Они способны создавать разнообразный контент: текст, изображения, видео и звук.

Проблемы качества и разнообразия

При использовании методов, таких как Classifier-Free Guidance (CFG), повышается качество контента, но возникает проблема: увеличиваются вычислительные затраты и снижается разнообразие. Важно находить баланс между качеством и разнообразием для создания эффективных ИИ-систем.

Новые методы и решения

Исследователи из Google DeepMind предложили новый метод дообучения, называемый “CFG дистилляция с учетом разнообразия”. Этот подход включает:

• Способствование улучшению качества, следуя предсказаниям CFG.
• Использование методов обучения с подкреплением (RL) для поощрения разнообразия в результатах.
• Объединение моделей для контроля баланса качества и разнообразия.

Результаты экспериментов

Эксперименты показали, что модели с учетом разнообразия значительно превосходят традиционные модели по качеству и разнообразию контента. Проверка на музыкальных генерациях подтвердила, что новые подходы улучшают результаты по сравнению со стандартными методами.

Практическое применение ИИ

Чтобы ваша компания могла развиваться с помощью ИИ:

• Определите, как ИИ может улучшить ваши процессы.
• Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Начните с малого проекта, проанализируйте результаты и расширяйте автоматизацию.

Рекомендации

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, не стесняйтесь обращаться к нам. Также попробуйте ИИ-ассистента для продаж, который поможет вам снизить нагрузку на команду и улучшить взаимодействие с клиентами.

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