Представительная способность языковых моделей трансформаторов с языковыми моделями n-грамм: захват параллелизуемой природы языковых моделей n-грамм
Практические решения и ценность
Нейронные языковые модели (LM) стали основой для многих задач обработки естественного языка (NLP), и большинство современных LM основаны на архитектуре трансформатора. Исследователи из ETH Zurich изучили представительную способность языковых моделей трансформаторов с языковыми моделями n-грамм, захватывая параллелизуемую природу языковых моделей n-грамм с использованием архитектуры трансформатора и предоставляя несколько нижних границ. Они показали, что LM-трансформаторы могут представлять языковые модели n-грамм с использованием жесткого и разреженного внимания, демонстрируя различные механизмы, которые они могут использовать для представления языковых моделей n-грамм.
Эти результаты способствуют представительной способности трансформаторных LM и механизмам, которые они могут использовать для выполнения формальных вычислительных моделей. Исследование предлагает практические идеи относительно потенциала LM-трансформаторов в захвате представительной способности языковых моделей n-грамм, предоставляя ценные знания для развития решений искусственного интеллекта.
Для компаний, стремящихся развиваться с использованием искусственного интеллекта, исследование подчеркивает важность выявления возможностей автоматизации, определения измеримых KPI, выбора подходящих решений и поэтапной реализации искусственного интеллекта. Такой подход может помочь компаниям использовать возможности искусственного интеллекта для поддержания конкурентоспособности и переосмысления своего способа работы.
Решения искусственного интеллекта для развития бизнеса
Выявление возможностей автоматизации: Найдите ключевые точки взаимодействия с клиентами, которые могут получить выгоду от использования искусственного интеллекта.
Определение KPI: Убедитесь, что ваши усилия в области искусственного интеллекта оказывают измеримое влияние на бизнес-результаты.
Выбор решения искусственного интеллекта: Выберите инструменты, соответствующие вашим потребностям и предоставляющие возможности настройки.
Постепенная реализация: Начните с пилотного проекта, соберите данные и осуществляйте расширение использования искусственного интеллекта разумно.
Исследуйте практические решения искусственного интеллекта, такие как AI Sales Bot, разработанные для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействиями на всех этапах путешествия клиента по адресу aidone.ru.
