| 0 |
|
Salesforce представила свою платформу Einstein AI несколько лет назад и с тех пор продолжает внедрять ИИ во все новые и новые инструменты. Для того, чтобы дать посетителям нынешней конференции Dreamforce представление об интеллектуальных возможностях готовящихся продуктов, представители команды Salesforce Research продемонстрировали ряд революционных достижений в областях, таких как диалоговый ИИ и генерирование естественного языка, все больше облегчающих работу клиентам Salesforce.
Виктория Лин (Victoria Lin), старший научный сотрудник Salesforce, показывала участникам конференции опрос реляционной базы данных с помощью голосового ассистента. Лин в этом проекте тренировала искусственную нейросеть понимать запросы на естественном языке и преобразовывать их в SQL-запросы. Она называет это гигантским шагом к демократизации данных, открывающим их для пользователей, не владеющих языком SQL, без необходимости привлекать команды аналитиков.
Первую демонстрацию большой аудитории полностью автономного разговорного ИИ-агента (обсуждая с ним варианты заказа на пиццу) провёл старший директор по исследованиям, Цаймин Сюн (Caiming Xiong). ИИ-агент показывал способности аутентификации людей (по электронной почте), обработки прерываний и многозадачной работы. С такими программами, уверяет Сюнь, очереди к операторам колл-центров станут достоянием прошлого.
«Система полностью работоспособна уже сегодня, — говорит Сюнь. — В будущем она станет ещё более гибкой, быстрой и многофункциональной».
Затем, старший научный сотрудник Salesforce, Нитиш Кескар (Nitish Keskar), ознакомил аудиторию с последними достижениями в генерировании естественного языка. Подобные технологии широко используются, например, в инструментах автозавершения слов, проверки правописания и в ботах для обслуживания клиентов. Но в этих приложениях генерирование естественного языка, как правило, ограничивается пределами одного предложения.
Salesforce Research преследует более амбициозную цель генерирования больших текстовых форм. Показанная Кескаром модель CTRL имеет 1,63 млрд параметров и обучена на 143 ГБ текста (документы, книги, Википедия) предсказывать следующее слово на основании нескольких предыдущих. В будущем CTRL сможет генерировать до 500 слов.
В ходе демонстрации эта модель использовалась для написания полного пресс-релиза по нескольким затравочным словам. По словам Кескара, Salesforce «активно работает с партнёрами, чтобы добиться понимания того, как можно и нужно применять эту модель, и смягчить любые негативные последствия».
Выступая последним, ещё один исследователь Salesforce, Назнин Раджани (Nazneen Rajani), рассказал о том, как можно повысить доверие к системам ИИ, делая логику, которой руководствуются те при составлении рекомендаций и прогнозов, более понятной для людей.
Говоря о доверии, вице-президент по продуктам Salesforce Einstein, Марко Касалаина (Marco Casalaina), подчеркнул, что Salesforce не пользуется данными заказчиков при построении или обучении глобальных моделей ИИ. В помощь клиентам, создающим собственные модели машинного обучения, компания построила TransmogrifAI, комплексную автоматизированную библиотеку для структурированных данных. Используя эту библиотеку, клиенты тренируют свои модели только на собственных данных и только для себя.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| 0 |
|
