2024 год стал важной вехой для генеративного искусственного интеллекта (GenAI). Однако, по предсказанию от Gartner, около 30% GenAI-проектов будут заброшены к 2025 году из-за недостатка тщательного тестирования. Без постоянного обеспечения достоверности данных GenAI может выдавать неверные или даже компрометирующие данные, что представляет собой значительный риск.
Что такое генеративный ИИ?
GenAI основан на передовых языковых моделях, которые позволяют ему создавать разнообразные выходные данные, такие как текст, код и сценарии. GenAI обучается на огромных датасетах, что позволяет ему эффективно обрабатывать языки, коды и даже произведения искусства, анализировать и понимать сложные структуры данных.
GenAI против традиционного ИИ
В отличие от традиционных моделей ИИ, которые требуют обширного обучения на конкретных данных, GenAI способен создавать новые данные, которые напоминают те, на которых он был обучен. Эта способность позволяет GenAI моделям не только прогнозировать, но и создавать совершенно новый контент.
GenAI для чат-ботов
GenAI адаптируется к обучению на меньших объемах данных и быстрее разрабатывается благодаря предобученным языковым моделям, таким как BERT и RoBERTa, что устраняет необходимость в обучении модели с нуля. Kore.ai предлагает гибридный подход с использованием GenAI и традиционного ИИ.
Развертывание GenAI и тестирование
Тестирование GenAI требует внимания к некоторым проблемам и ограничениям. Это включает обеспечение качества данных, их безопасности и конфиденциальности, а также построение надежных запросов, чтобы избегать ошибок и неточностей.
Рекомендации по построению запроса
Для создания эффективного запроса для GenAI важно:
- Четко определить задачу с точными инструкциями.
- Указать ограничения, такие как формат и длина.
- Добавить примеры для ясности.
- Включить правила закрытия для плавного перехода.
- Тестировать и совершенствовать запрос на основе ответов модели.
Генеративный ИИ открывает новые горизонты в тестировании и разработке ПО, создавая беспрецедентные возможности для бизнеса. Его внедрение может трансформировать процесс тестирования, делая его более быстрым и эффективным.
