Следующий большой скачок в ИИ — это не только интеллект, но и персонализация.
Что, если бы мы могли создавать собственные модели изучения языка, обученные ЛЮБЫМ данным, которые нам нужны? Введите Пользовательский AI.
Все началось с разбитого сердца, пропущенного диагноза и вопроса, изменившего жизнь: мог ли ИИ изменить ситуацию к лучшему для моей сестры Софи? У молодой девушки диагностирован рак легких 4 стадии из-за отсутствия адекватной диагностики? Из этого вопроса родилась миссия: создать ИИ не просто эффективный, а специализированный.
PatientGPT.AI, приложение на основе CustomAI, решает эту серьезную проблему. Дело не только в данных; речь идет о соединении человеческих нюансов с точностью ИИ. Врачи загружают данные о пациентах, а CustomAI определяет диагноз и специализированную информацию — каждая из них создается уникально для любого заболевания (заболеваний), которое выбирает врач. Познакомьтесь с возможными примерами использования CustomAI здесь.
… Так как же работает CustomAI?
Использование моделей изучения языка
Путешествие начинается с LangChain. Как только файл .pdf, содержащий пользовательские данные пользователя, загружается в приложение, он преобразуется в текст и файл .txt. pdfreader Python становится мостом, превращая статические страницы в динамичный, читаемый текст. Затем эти текстовые данные тщательно хранятся в векторных хранилищах Langchain с помощью собственного алгоритма хеширования и многоуровневой системы категоризации, дополнительно интегрированной с ChatGPT OpenAI. С дополнительной возможностью сохранять и удерживать память: по мере того, как ИИ учится, он оттачивает свои ответы в соответствии с потребностями пользователя, открывая новую эру персонализации на основе ИИ.
Распространенный метод управления неструктурированными данными включает их прививку для создания векторов встраивания. Затем эти векторы сохраняются, а затем извлекаются на основе их сходства со встроенным запросом во время операций поиска. По сути, хранилище векторов обеспечивает хранение встроенных данных и облегчает процессы поиска векторов.
Контекст, контекст, контекст
Но понимания недостаточно. Истинный интеллект коренится в контексте. Понимая это, мы обогатили CustomAI обширным хранилищем знаний API Википедии. Однако это создало новую проблему: можем ли мы доверять информации, которую получает ИИ, надежной? Вот как это было решено:
Стражи данных: проверка и НЛП
Во вселенной ИИ данные — это золото. Но, как и любой ценный ресурс, он подвержен загрязнению. Чтобы защитить CustomAI от вредоносной или не относящейся к делу информации, были интегрированы два защитных слоя:
- Проверка достоверности. Выступая в качестве начального привратника, этот уровень тщательно проверяет каждую часть пользовательского ввода, гарантируя, что пройдут только релевантные и подлинные данные.
- Обработка естественного языка (NLP). Помимо простой проверки, NLP уточняет и дезинфицирует эти входные данные. Это похоже на проницательного редактора, устраняющего лишнее и обеспечивающего ясность.
Сеть перекрестных ссылок
Но как обеспечить точность и объективность данных? Войдите в нашу сеть перекрестных ссылок. Сравнивая пользовательский ввод с несколькими надежными источниками и авторами, CustomAI гарантирует, что генерируемые идеи являются точными и свободными от индивидуальных предубеждений.
Заключение:
Эволюция ИИ заключается не только в усилении интеллекта; речь идет о том, чтобы сделать его персонализированным и специализированным для удовлетворения уникальных потребностей и требований. CustomAI удовлетворяет потребность в доступном искусственном интеллекте, обученном любым данным, которые мы хотим, от медицинских помощников до развлекательных медиа.
