BM121: Sztuczna inteligencja zmienia szukanie odpowiedzi

5 giu 2024 · 1 h 34 min. 19 sec.
BM121: Sztuczna inteligencja zmienia szukanie odpowiedzi
Descrizione

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...

mostra di più
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 rozumieć pytania i udzielać na nie trafnych odpowiedzi. Gościem jest Piotr Rybak. W rozmowie z Vladimirem Alekseichenko omowiają kluczowe aspekty rozwoju systemów odpowiadających na pytania oraz jakie wyzwania stoją przed twórcami tych rozwiązań.

Dowiesz 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 :).🔔
mostra meno
Informazioni
Autore Vladimir Alekseichenko
Organizzazione Vladimir
Sito biznesmysli.pl
Tag

Sembra che non tu non abbia alcun episodio attivo

Sfoglia il catalogo di Spreaker per scoprire nuovi contenuti

Corrente

Copertina del podcast

Sembra che non ci sia nessun episodio nella tua coda

Sfoglia il catalogo di Spreaker per scoprire nuovi contenuti

Successivo

Copertina dell'episodio Copertina dell'episodio

Che silenzio che c’è...

È tempo di scoprire nuovi episodi!

Scopri
La tua Libreria
Cerca