AI, LLM: Китайские открытые модели LLM стали наиболее популярными у российских компаний

В MWS провели более 500 пилотных продуктов по внедрению своей платформы для работы с разными большими языковыми моделями - MWS GPT с крупнейшими российскими компаниями. Порядка 30 проектов уже завершены успешным внедрением продукта. Компании используют как on-prem версию, так и облачную - в MWS Cloud. 

Самыми популярными моделями стали открытые LLM из Китая. На втором месте - открытые американские модели, третье место заняли собственные большие языковые модели MWS, такие как Cotype, - рассказал исполнительный директор МТС Web Services, CEO MWS Cloud Игорь Зарубинский.

Самой большой популярностью большие языковые модели пользуются у ИТ-компаний, на втором месте расположился ритейл, третье место занимают промышленные компании, а также девелоперы. Также сервис пользуется популярностью в финансовой, медицинской и рекламной отраслях.

Чаще всего встречаются проекты по внедрению LLM в различного рода чат-боты, которые иногда интегрированных с внешними источниками информации. Также довольно много удачных проектов по подключению MWS GPT к RAG и корпоративным порталам компаний для поиска информации и ответов на вопросы. 

RAG (Retrieval Augmented Generation) — это подход, при котором генеративные модели искусственного интеллекта (например, ChatGPT или аналогичные модели) усиливаются функцией извлечения и обработки информации из внешних источников данных. В данном контексте речь идет о проектах, где GPT-подобные модели интегрируются с корпоративными порталами и хранилищами данных (Retrieval) для того, чтобы:

  • Осуществлять поиск информации в корпоративных документах, базах данных или порталах.
  • Генерировать ответы на вопросы пользователей, опираясь на найденные релевантные данные.

Всего в MWS GPT более 50 опенсорных LLM.

- - 

Комментариев нет:

Популярные сообщения

Желающие следить за новостями блога, могут подписаться на рассылку на follow.it (отписаться вы сможете в один клик). 

Еще можно подписаться на Telegram-каналы @abloud62 @abloudrealtime, где также дублируются анонсы практически всех новостей блога. 

 

Translate