BM121: Sztuczna inteligencja zmienia szukanie odpowiedzi
![BM121: Sztuczna inteligencja zmienia szukanie odpowiedzi](https://d3wo5wojvuv7l.cloudfront.net/t_square_limited_480/images.spreaker.com/original/3f1dd38756a6e44a63bb6d5cfe5d1bd0.jpg)
Sign up for free
Listen to this episode and many more. Enjoy the best podcasts on Spreaker!
Download and listen anywhere
Download your favorite episodes and enjoy them, wherever you are! Sign up or log in now to access offline listening.
Description
Czy wiesz, że obecna technologia osiągnęła już poziom 9-9,5 na 10 w obszarze odpowiadania na pytania? W dzisiejszym odcinku zagłębiamy się w świat question answering, czyli technologii, która pozwala maszynom...
show moreDowiesz się m.in.:
1. Jakie rewolucyjne zmiany zaszły w ostatnich latach w wyszukiwaniu dokumentów i wyciąganiu odpowiedzi
2. Jaką rolę odgrywają duże modele językowe (LLM) w question answering?
3. Dlaczego jakość i ilość danych treningowych ma kluczowe znaczenie?
4. Jakie są kluczowe etapy budowy systemu question answering?
5. Z jakich kluczowych komponentów składa się system question answering?
6. Jak dobrać odpowiednie dokumenty źródłowe i zadbać o kwestie dostępu i poufności
7. Jakie triki można zastosować przy generowaniu finalnej odpowiedzi z dużego kontekstu?
W trakcie rozmowy poruszamy:
Przemiany, jakie zaszły w technologii question answering, to wynik zastosowania nowoczesnych sieci neuronowych i generatywnych modeli językowych. Dzisiejsze systemy są niezwykle skuteczne, umożliwiając użytkownikom szybkie uzyskanie odpowiedzi na pytania bez konieczności przeszukiwania setek dokumentów.
Jakość danych treningowych ma ogromne znaczenie. Im lepsze dane, tym bardziej precyzyjne odpowiedzi generuje system. Kluczowe jest też odpowiednie przygotowanie i przetworzenie tych danych, co wpływa na efektywność całego procesu.
Rozmowa dotyczy również praktycznych aspektów budowy systemów question answering - od wyboru odpowiednich dokumentów źródłowych, przez ekstrakcję i preprocessing danych, aż po wybór modelu wyszukiwania i generowania odpowiedzi. Istotne jest, aby systemy te były użyteczne nawet przy niepełnej dokładności, co może znacząco zaoszczędzić czas użytkowników.
Mimo rozwoju LLM, kluczowe kompetencje w budowaniu systemów AI pozostają takie same - liczy się dobranie odpowiednich narzędzi do realizacji celów i myślenie produktowe.
Na koniec, Piotr i Vladimir omawiają znaczenie precyzyjnego zdefiniowania celów i wymagań przed rozpoczęciem budowy systemu. Bez tego, nawet najlepsze technologie mogą nie przynieść oczekiwanych rezultatów.
Subskrybuj kanał, aby być na bieżąco z najnowszymi trendami w świecie technologii i sztucznej inteligencji! Postaw też dobrą ocenę :).🔔
Information
Author | Vladimir Alekseichenko |
Organization | Vladimir |
Website | biznesmysli.pl |
Tags |
Copyright 2024 - Spreaker Inc. an iHeartMedia Company