ИИ для текстов: как создаются и обучаются Искусственный интеллект для работы с текстами стал неотъемлемой частью современного мира. От автоматизированного перевода до генерации сложных текстов — ИИ используется в самых разных сферах. Однако за этими возможностями стоит сложный процесс создания и обучения моделей. Разберёмся, как именно строится такой ИИ, какие этапы являются ключевыми и с какими проблемами сталкиваются разработчики.

1️⃣Этап: Сбор данных Сбор данных — это основа для обучения любой текстовой модели. Без качественного и большого объёма текстовой информации нейросеть просто не сможет работать корректно. Данные собираются из различных источников: сайтов, книг, социальных сетей, Telegram-каналов и других платформ. Чем больше разнообразие данных, тем лучше модель будет справляться с различными запросами.

Ошибка на этом этапе приводит к серьезным последствиям: если данные однообразны или содержат предвзятость, модель будет выдавать ограниченные и некорректные ответы. Например, если ИИ обучен только на юридических документах, он плохо справится с неформальной речью или художественными текстами.

2️⃣Этап: Разметка данных Собранные данные сами по себе не представляют ценности для модели, их нужно разметить. Разметка — это процесс присвоения меток словам, фразам или текстам в зависимости от их смысла. Существуют разные методы разметки:NER, Sentiment Analysis, Векторизация, очистка данных. Без качественной разметки модель не сможет правильно понимать контекст и выдавать адекватные результаты.

3️⃣Этап: Выбор архитектуры модели После подготовки данных выбирается архитектура модели. В настоящее время популярны трансформеры (например, GPT), которые способны обрабатывать огромные объемы текста и учитывать контекст предложений. Правильный выбор архитектуры модели позволяет добиться нужных характеристик, таких как точность генерации, скорость работы и уровень понимания контекста.

4️⃣Этап: Тестирование модели После обучения модель необходимо протестировать, чтобы выявить ошибки. Для этого используется набор тестовых данных, которые не были задействованы в обучении. Проверяется, насколько точно модель понимает и генерирует текст, как она справляется с разными типами запросов и насколько адекватны её ответы.

⚠️Ошибки на этом этапе могут включать: – Галлюцинации — генерация неправдоподобных или ложных фактов. – Устаревшие данные — модель может выдавать информацию, которая была актуальна на момент обучения, но устарела. – Проблемы с логикой — несвязные или противоречивые тексты. Если тестирование показывает низкое качество, модель необходимо дообучать, а иногда даже менять архитектуру или подход к разметке данных.

🚨Проблемы существующих ИИ для текстов Несмотря на достижения в области искусственного интеллекта, текстовые модели всё ещё сталкиваются с рядом проблем: – Необходимость постоянного дообучения. Информация устаревает, и модели требуется регулярно обновлять знания. – Ложные факты. Иногда ИИ выдаёт уверенные, но неверные утверждения, что может вводить пользователей в заблуждение. – Предвзятость в данных. Если в исходных данных есть ошибки или предвзятая информация, модель будет повторять их.

🆘Как ускорить процесс сбора и разметки данных: Поскольку процесс сбора и разметки данных занимает много времени и ресурсов, появляются сервисы, которые помогают автоматизировать эти задачи. Один из таких сервисов — Скаути. Он позволяет собирать данные из Telegram-каналов по различным тематикам и размечать их всеми необходимыми методами без труда, достаточно просто выбрать источники и скачать готовый размеченный датасет.

Использование таких инструментов значительно ускоряет подготовку данных и улучшает качество моделей. Это позволяет быстрее адаптировать ИИ и снижает затраты на ручную разметку данных.

Создавайте ИИ для текстов, используя данные Скаути бесплатно: 👉Соберите и разметьте свой первый датасет по ссылке: https://scoutie.ru 📣 Подписывайтесь на наш Telegram-канал: https://t.me/scoutienews ❓Остались вопросы? Пишите в Telegram: @ceoscoutie