Отключване на силата на релационните основни модели в ИИ

Светът на изкуствения интелект непрекъснато се развива, като новите технологии постоянно променят пейзажа. Една от тези революционни технологии е релационният основен модел (RFM) на Kumo AI, който обещава да преодолее пропастта между традиционното машинно обучение (ML) и напредналите възможности на големите езикови модели (LLM). Тази статия изследва значението на RFM, тяхната трансформираща роля в предсказателните задачи и потенциалните им последици за предприятията при ефективното използване на ИИ.

Появата на генеративния ИИ

Възходът на генеративния ИИ предизвика значителен напредък в обработката и разбирането на естествения език, позволявайки на машините да пишат, разсъждават и обобщават големи количества информация. Тези възможности се разпростират в разнообразни приложения като автоматизирано създаване на съдържание и интелигентни дигитални асистенти, променяйки начина, по който работят бизнеса.

Въпреки това, когато става въпрос за предсказателни задачи, критични за бизнес операциите, като идентифициране на отлив на клиенти или откриване на измами, организациите често разчитат на традиционни рамки за машинно обучение. Въпреки тяхната здравина, тези методи изискват обширна предварителна обработка на данни и ръчно инженерство на функции, което консумира ценни ресурси и време.

Въвеждане на релационния основен модел (RFM)

Kumo AI, съоснована от професора от Станфорд Юре Лесковец, адресира тази пропаст със своя революционен RFM. Инструментът на Kumo внедрява възможностите за "нулев опит" на LLM в структурирани среди на бази данни, ефективно предсказвайки бъдещи събития чрез използване на релационно дълбоко обучение. Този иновативен подход обещава да демократизира достъпа до предсказателна аналитика, предлагайки на предприятията решение от следващо ниво за прозрения в данните и вземане на решения.

Според Лесковец, "Става въпрос за правене на прогноза за нещо, което не знаете, нещо, което още не се е случило", подчертавайки новата способност на RFM да предвиждат бъдещи резултати.

Как Kumo надхвърля традиционното предсказателно ML

Докато LLM и техните разширени системи умело се справят с ретроспективни задачи, предвиждането на предсказателни задачи в бизнес контекст винаги е изисквало интензивна изчислителна работа. Типичните модели изискват щателна аналитика на данни, за да обединят различни таблици, като взаимодействия с клиенти, данни за продажби и исторически тенденции, в съгласувана тренировъчна таблица.

За разлика от това, RFM на Kumo елегантно заобикаля това препятствие, като автоматично представя базите данни като взаимосвързани графи. Този нов метод елиминира изтощителните процеси на инженерство на функции, предлагайки убедително предимство пред традиционните ML техники.

Релационно дълбоко обучение: Предефиниране на обработката на данни

Kumo използва двустранна стратегия в релационното дълбоко обучение. Първо, визуализира базите данни като мрежи, където обекти като "потребители" или "поръчки за продажби" служат като възли, свързани чрез съществуващи отношения. Това улеснява задачата на машината да разпознава ценни модели, подобно на напредъка, наблюдаван в компютърното зрение с конволюционни невронни мрежи (CNN).

Второ, RFM на Kumo разширява приложението на архитектурите на трансформаторите, които се отличават в идентифицирането на контекстуални връзки между последователности от данни. Прилагането на тези архитектури върху графови структури улеснява едновременния анализ на многостранни набори от данни, освобождавайки предсказателния потенциал без ръчно извличане на функции.

Предсказания в реално време и реални приложения

С технологията RFM на Kumo предприятията могат да използват предсказания в реално време от своите бази данни. На практика потребителите трябва само да зададат заявки, за да получат предсказателни прозрения, като RFM предоставят вероятностни оценки и обяснения, базирани на данни, мигновено.

Демонстрацията на Лесковец за предсказване на вероятността клиент да направи покупка е отличен пример за това как RFM могат да иновират традиционните бизнес функции, предлагайки "точни предсказания 200 милисекунди по-късно", по същество възпроизвеждайки седмици работа на специалист по данни за секунди.

Трансформиращи последици за ИИ агентите

Напредъкът на RFM предвещава добро за вземането на решения, базирано на ИИ, особено в разработването на сложни ИИ агенти. Тези субекти се отличават не само в обработката на език, но и в използването на структурирани данни за вземане на информирани решения. Например, ИИ-управлявани ботове за обслужване на клиенти биха могли да използват прозренията на RFM, за да адаптират разговорните стратегии, в крайна сметка подобрявайки удовлетвореността и лоялността на клиентите.

Заключение: Пътят напред

Докато предприятията гледат към бъдеще, управлявано от агенти, RFM представят трансформиращо решение, което отключва предсказателната аналитика изцяло. Encorp.ai, лидер в ИИ интеграциите и решенията, признава тези напредъци като ключови за бизнеса, който се стреми да повиши своята ИИ мощ. Чрез укрепване на ML инструментите с RFM, организациите могат значително да намалят както времето, така и разходите, свързани с вземането на решения, базирани на данни, насърчавайки промяна на парадигмата към по-проактивни и интелигентни операции.

Външни източници:

1. VentureBeat за RFM на Kumo AI
2. Трансформиращото въздействие на генеративния ИИ
3. Станфордски компютърни науки - Напредък в ИИ
4. Как работят трансформаторите
5. Ролята на теорията на графите в науката за данни