Създаване на модели с ваши данни

Разбиране на предизвикателството

Докато предварително обучените фондационни модели (FM) демонстрират забележителна производителност в широк спектър от задачи с естествен език, те обикновено се обучават върху общи и обширни набори от данни. В резултат на това тези модели може да не се представят оптимално, когато се прилагат към специфични домейни или случаи на употреба, които се различават значително от техните тренировъчни данни. Тук възниква необходимостта от персонализация на моделите.

Позволяваме на организациите да персонализират фондационните модели (FM) с техни собствени, проприетарни данни, за да създадат приложения, адаптирани към специфични домейни, организации и случаи на употреба. Този процес, наречен „гравитация на данните“ (data gravity), позволява на клиентите да създават уникални потребителски изживявания, които отразяват стила, гласа и услугите на компанията им.

• Създаваме структурирани запитвания с помощта на техники като zero-shot, few-shot и Chain-of-Thought (CoT) за максимизиране на точността на отговорите без модифициране на параметрите на модела.
• Имплементираме динамични шаблони за запитвания, които се адаптират спрямо входните данни на потребителя и бизнес логиката, подобрявайки контекстуалната релевантност.

• Обучаваме модели върху ваши проприетарни набори от данни, за да подобрим точността за специфични задачи (например финансови анализи, преглед на правни документи, обслужване на клиенти).
• Използваме рамки за разпределено обучение (Hugging Face’s Trainer, DeepSpeed, PyTorch Lightning), за да оптимизираме мащабното обучение, като управляваме баланса между разходи и производителност.

• Прилагаме техники като LoRA, Adapters и BitFit за фина настройка само на ключови слоеве на модела, което драстично намалява изчислителното натоварване.
• Нашият подход осигурява висока адаптивност с минимално потребление на ресурси, което го прави приложим за реалновременни приложения и внедряване на периферията (edge).

• Използваме модели на награди и оптимизация на проксимална политика (PPO), за да съгласуваме поведението на модела с човешките предпочитания, подобрявайки качеството на отговорите и намалявайки пристрастията.
• Дизайнираме персонализирани тръбопроводи за оценка, които оценяват изходите на модела спрямо предварително дефинирани бизнес критерии за успех.

• Интегрираме финално настроените модели с API-та, корпоративен софтуер и платформи за автоматизация на работни процеси, за да максимизираме бизнес стойността.
• Внедряваме моделите чрез мащабируеми облачни решения (AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI), за да осигурим оптимална производителност за различни натоварвания.

✅ Подобряване на ангажираността на клиентите чрез персонализирани AI-интеракции.
✅ Подобряване на оперативната ефективност чрез автоматизация на сложни решения.
✅ Намаляване на разходите чрез оптимизация на производителността на моделите без скъпо преобучение.
✅ Осигуряване на консистентност на марката чрез съгласуване на изходите на AI с гласа и политиките на компанията.

? Ние можем да трансформираме обобщените AI решения в мощни активи, оптимизирани за нуждите на вашата организация.

Клиент: Глобален търговец на дребно в електронната търговия
Решение: Сътрудничихме си с глобална компания за електронна търговия за подобряване на тяхната система за продуктови препоръки чрез фина настройка на фондационен модел (FM) с проприетарни данни за предпочитанията на клиентите. Целта беше да се подобри ангажираността на потребителите и процентите на конверсия чрез предоставяне на силно персонализирани потребителски изживявания.

С използването на техники за параметърно-ефективна фина настройка (PEFT) като LoRA и Adapters, оптимизирахме FM, за да разбира нюансирани клиентски поведения, сезонни тенденции и история на покупките, без да предизвиква високи изчислителни разходи. Моделът автоматично адаптираше препоръките въз основа на навиците на разглеждане и активността в количката, което доведе до 25% увеличение на кликванията и 15% ръст на конверсиите.

Текстово представяне: gauge: 25%
Описание: Чрез фина настройка на AI-система за препоръки нашият клиент постигна 25% увеличение на кликванията и 15% ръст в конверсиите на продажбите.