Современный мир переживает взрывное развитие технологий генеративного искусственного интеллекта (GenAI), которое радикальным образом меняет ландшафт профессиональных областей и открывает новые перспективы.
Одним из значимых достижений является разработка больших лингвистических моделей (LLM), способных отвечать на запросы пользователей. Андрей Никитин, руководитель отдела цифрового моделирования в IBS, поделился с Rb.ru, как профессия AI-тренера влияет на развитие этих моделей.
Эти технологии нашли применение в различных областях, включая поддержку клиентов и генерацию контента. Среди выдающихся моделей стоит выделить GPT-4 от OpenAI и Gemini от Google, а в России также активно развиваются собственные аналоги — YandexGPT и GigaChat.
Обучение LLM представляет собой сложный, многоуровневый процесс. На начальных этапах используются обширные корпусы неструктурированного текста, охватывающие весь интернет. Затем применяются тщательно отобранные тексты для дополнительного обучения, повышая качество ответов.
Продвинутые методы, такие как обучение с подкреплением и использование адаптивных весов, активно применяются на заключительных этапах. Здесь ключевую роль играют AI-тренеры, способствуя динамичному приспособлению и улучшению работы моделей.
AI-тренеры выполняют критически важные задачи, создавая обучающие материалы и оценивая ответы моделей. Их обязанности включают разработку качественных текстов для обучения в различных областях и анализ ответов моделей с точки зрения корректности, грамотности, точности и этики.
Важно отметить, что тренеры активно фильтруют ответы, исключая те, которые могут быть вредными или провокационными. Работа тренера требует глубоких знаний в предметной области, критического мышления и внимания к деталям.
Профессия AI-тренера представляет собой перспективное направление в связи с расширением применения больших лингвистических моделей. Востребованность тренеров растет, особенно в компаниях, разрабатывающих собственные LLM.
Будущее может принести активное вовлечение среднего бизнеса в использование узконаправленных LLM для улучшения бизнес-процессов. Это создаст дополнительный спрос на AI-тренеров, специализирующихся в различных областях, таких как юриспруденция и безопасность.
С использованием LLM можно создавать «цифровых сотрудников» поддержки, обученных на документации компании. Это позволяет оперативно решать вопросы пользователей и снижать нагрузку на специалистов поддержки.
LLM также успешно применяются для написания отзывов, обучающих курсов и тестовых заданий, что существенно экономит время пользователей. В перспективе, узконаправленные модели могут находить применение в создании «цифровых сотрудников» в различных профессиях, от юриспруденции до анализа данных в бизнесе.
Существует растущий интерес к применению генеративных нейросетей в различных секторах, включая финансы, ритейл и производство. Внедрение «цифровых сотрудников» приносит оптимизацию трудозатрат, что существенно повышает эффективность бизнес-процессов. Эти системы, также известные как LLM (большие лингвистические модели), не только обеспечивают коммуникацию с пользователями, но и проводят анализ информации из внешних источников, создают документацию и выполняют разнообразные задачи, необходимые в реальных сценариях бизнеса.
GenAI представляет собой динамично развивающуюся область, вносящую существенный вклад в различные сферы, начиная от бизнеса и заканчивая образованием. Нейросети обещают еще больше инноваций в будущем, и уже сейчас запросы на рынке иллюстрируют важность роли AI-тренеров. Они не только играют ключевую роль в обучении и улучшении больших лингвистических моделей, но и содействуют оптимизации рабочих процессов и повышению общей эффективности бизнеса.
Профессия AI-тренера обещает оставаться востребованной в ближайшие 5–10 лет, несмотря на постоянные изменения в технологической сфере. С ростом сложности и расширением применения LLM в различных отраслях, мировой спрос на AI-тренеров продолжит увеличиваться.
