Мы с удовольствием берём в работу подобные задачи, потому что знаем, как создать модели с нуля, выбрать модели для последующей адаптации и запустить их на своих мощностях. Имеем для этого вычислительные ресурсы.
При этом не используем облако, аналогичное закрытому от нас ChatGPT, а запускаем языковые модели локально. В случае с подбором оборудования, например, мы выделяем из свободного запроса атрибуты и далее работаем с ними. Делаем так, чтобы ответ модели был точным и однозначным, а не вариативным.
Работаем и над задачами более высокой сложности: когда нужно обучить модель на основе серии точно подобранных нами для клиента промптов выдавать данные в нужном виде. В инженерно-технических сферах это может доходить вплоть до автоматизации создания текста для коммерческих предложений (КП) — с декомпозированием полноценного запроса на десятки маленьких задач и подзадач и планированием порядка их выполнения.
Одному клиенту мы недавно помогли сократить процесс создания такого КП для его заказчиков с 3 дней до 2 часов (!). На его стороне сейчас — только сборка заранее подготовленного языковой моделью текста в оформленный документ и оценка стоимости. К слову, мы уже отчётливо видим, как автоматизировать и этот процесс.
Интересно, дойдут ли когда нибудь подобные технологии до уровня когда валидация со стороны человека не потребуется.
Ну то есть операции хирургические (условно) - где вероятность ошибки компьютере допустима, и примерно равна вероятности человеческой ошибки (люди же тоже ошибаются), опустим моральные вопросы.
Не совсем по теме LLM)
pixel, спасибо за ваш комментарий!
Действительно, вопрос очень интересный и пока открытый. Хочется поразмышлять в сторону того, будут ли и врачи, и пациенты одинаково готовы к этому при указанном вами сценарии. А ещё — стоит ли обществу терять способность врача думать и принимать решения в момент проведения операций, и кто будет юридически ответственен в случае «врачебной» ошибки в разных странах мира.
С тем, насколько тема медицины и хирургии в частности многогранна, выглядит, что обучение моделей искусственного интеллекта (если говорить о более сложных решениях, чем автоматизированные подсказки) потребует больше времени и средств, чем в случае других отраслей.
Кстати, совсем недавно выпустили кейс об ML в медицине для помощи врачам и больницам: https://vc.ru/ml/1148704-inenex-sistema-obektivnoy-ocenki-kachestva-endoskopicheskih-issledovaniy-kak-my-ee-razrabotali Рекомендуем к прочтению.
Занимательно. Очень интересно было бы заглянуть в будущее и посмотреть, какие новые профессии появятся на фоне столь быстро растущей популярности ИИ для анализа текстов. И как изменятся старые.
Выглядит, что для многих специалистов прогноз неутешителен, но и с переводчиками выглядело так же: а сейчас многие из них работают с намного более сложными и многогранными задачами, которые едва ли могут не нравиться, если ты «в тексте».
Камила, спасибо, что читаете нас!
Это действительно так. Развитие искусственного интеллекта — основа для появления новых профессий, а не то, чего стоит бояться специалистам. Но есть одно «но», о котором стоит знать всем, кто пользуется нейросетями — очень рекомендуем прочитать короткий пост Кирилла Левина по теме: https://t.me/IT_BTS/17