Лучшие примеры использования LLM

В этой статье вы узнаете, как большие языковые модели меняют бизнес: повышают эффективность, сокращают затраты, улучшают обслуживание клиентов и ускоряют принятие решений. Мы расскажем о ключевых сценариях применения, этапах внедрения, преимуществах и затратах, а также о будущем этой технологии для компаний.

Большие языковые модели сейчас меняют то, как работают компании. Они дают новые возможности для понимания и создания текстов, а также помогают автоматизировать рабочие процессы. Благодаря большим языковым моделям компании из разных отраслей могут автоматизировать обслуживание клиентов, анализировать данные на новом уровне, повышать эффективность работы, улучшать взаимодействие с клиентами и находить новые точки роста для бизнеса.

По мнению аналитиков, к 2027 году половина крупных компаний будут использовать большие языковые модели для своих бизнес-приложений. Общий объем рынка таких решений к этому времени может достигнуть 15 миллиардов долларов. Модели, такие как GPT-4 и BERT, уже показали свои возможности для развития инноваций в здравоохранении, финансах, розничной торговле, правовых услугах и других сферах, что оказывает влияние на весь мировой рынок.

В этой статье мы расскажем, как компании применяют большие языковые модели, для чего они подходят, приведём пошаговую инструкцию по их запуску, объясним, какие преимущества они дают и с какими расходами может столкнуться бизнес при их внедрении.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Как LLM работают в сфере бизнес-приложений?

Большие языковые модели работают за счет обработки огромных массивов текстовых данных и обучения на выявлении закономерностей языка. Такие модели могут выполнять задачи по генерации текстов, понимать контекст, отвечать на вопросы и давать подробные разъяснения. В бизнес-процессах большие языковые модели помогают автоматизировать и улучшить задачи, связанные с пониманием и созданием текста.

1. Сбор и подготовка данных

Для эффективного обучения больших языковых моделей требуются очень большие объемы данных. Эти данные могут включать отзывы клиентов, информацию из социальных сетей, записи о транзакциях, а также специализированные документы, например, юридические контракты или медицинские журналы. После сбора вся информация очищается — удаляются нерелевантные или искажённые данные. Это необходимо для повышения качества входных данных, используемых при обучении модели.

2. Обучение модели

Обучение больших языковых моделей происходит путем подачи в них больших объемов текстовой информации. Благодаря этому модели распознают паттерны, контекст и связи между словами и фразами. Архитектуры вроде GPT-4 и BERT хорошо понимают контекст, что делает их эффективными для сложных бизнес-задач, таких как автоматическое составление кратких версий документов или генерация ответов на запросы клиентов.

3. Использование и внедрение

После обучения большие языковые модели внедряются в рабочие процессы компаний для получения аналитических выводов, автоматизации задач или для взаимодействия с пользователями. Например, модель может создавать диалоги, близкие к человеческой речи, при обслуживании клиентов или анализировать большие массивы данных, выявляя тенденции и важные закономерности для поддержки принятия деловых решений.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Ключевые примеры использования LLM в бизнесе

Большие языковые модели меняют подход компаний к самым разным задачам — от обслуживания клиентов до анализа рынка. Вот несколько основных примеров их применения в разных отраслях:

1. Автоматизация обслуживания клиентов

Большие языковые модели значительно улучшают работу с клиентами с помощью чат-ботов и виртуальных ассистентов. Модели способны понимать запросы клиентов и мгновенно давать точные ответы. Это позволяет обрабатывать обращения более быстро и эффективно, чем при традиционном подходе. Исследования показывают, что сервисы с искусственным интеллектом позволяют снизить операционные затраты до 30%, а также ускоряют ответы и повышают удовлетворенность клиентов.

Пример: Многие компании используют большие языковые модели для автоматизации взаимодействия с клиентами, обеспечивая круглосуточную поддержку в формате живого диалога и снижая потребность в участии сотрудников.

2. Суммирование и анализ документов

Компании, которые работают с большим количеством документов, могут использовать большие языковые модели для их автоматического краткого изложения, выделения ключевых моментов и поиска закономерностей в отчетах, контрактах и юридических документах. Это позволяет значительно экономить время, уменьшать количество ошибок и ускорять принятие решений на основе данных.

Пример: Юридические фирмы и консалтинговые компании применяют большие языковые модели для краткого изложения контрактов и поиска важных пунктов, что сокращает время на проверку документов на 50–70%.

3. Анализ мнений для изучения рынка

Большие языковые модели анализируют отзывы клиентов, обзоры товаров и публикации в социальных сетях, предоставляя компаниям информацию о настроениях и предпочтениях потребителей. Это помогает бизнесу корректировать стратегии, создавать лучшие продукты и повышать уровень удовлетворенности клиентов.

Пример: Розничные бренды используют большие языковые модели для анализа отзывов, чтобы выявлять тренды и предпочтения покупателей, что приводит к росту вовлеченности клиентов на 25%.

4. Генерация контента и маркетинг

Большие языковые модели позволяют создавать маркетинговые тексты: статьи для блогов, рекламные сообщения, описания товаров. Компании масштабируют производство контента, сохраняя его качество и креативность.

Пример: Специализированные платформы на основе искусственного интеллекта упрощают написание текстов, сокращая время на их создание на 50–60% и повышая эффективность маркетинговых команд.

5. Финансовый анализ и управление рисками

Финансовые организации используют большие языковые модели для автоматизации отчетности, анализа рыночных трендов и оценки финансовых рисков. Такие модели быстро обрабатывают большие данные и выдают аналитические выводы, что помогает принимать обоснованные решения и снижать риски.

Пример: Банки и инвестиционные компании внедряют большие языковые модели для прогнозирования движения рынка, анализа инвестиционных рисков и подготовки финансовых отчетов, ускоряя процесс принятия решений и повышая их точность.

6. Здравоохранение и медицинские исследования

В медицине большие языковые модели помогают вести научные исследования, ставить диагнозы и взаимодействовать с пациентами. Анализируя медицинские статьи и пациентские записи, такие модели помогают в диагностике, рекомендуют лечение и делают краткие обзоры научных публикаций для исследователей.

Пример: Медицинские учреждения используют большие языковые модели для автоматизации анализа медицинских записей, что сокращает время на административную работу врачей на 40% и повышает эффективность ухода за пациентами.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

Пошаговое руководство по разработке программы LLM для бизнеса

Разработка большой языковой модели, адаптированной под конкретные бизнес-задачи, требует поэтапного подхода — от сбора данных до внедрения в рабочие процессы. Ниже приведена пошаговая инструкция для компаний, желающих создать свою языковую модель.

1. Определить задачу

Сначала необходимо понять, какую именно проблему будет решать большая языковая модель. Это может быть автоматизация обслуживания клиентов, анализ отзывов или краткое изложение документов. Четкое определение цели поможет правильно выстроить процесс разработки и согласовать его с бизнес-стратегией.

2. Собрать и подготовить данные

Качественные данные необходимы для обучения большой языковой модели. В зависимости от задачи данные могут быть собраны из внутренних документов, переписки с клиентами, отраслевых отчетов и других источников. После сбора данные нужно очистить и структурировать, чтобы они были готовы к обучению модели.

3. Выбрать подходящую архитектуру

Выбор архитектуры зависит от задач бизнеса. Популярные варианты, такие как GPT-4 и BERT, подходят для понимания и генерации естественного языка. Если задача требует учета особенностей конкретной отрасли, можно дообучить модель на специализированных данных.

4. Обучить модель

Само обучение происходит путем подачи подготовленных данных в языковую модель. Это позволяет ей выявлять закономерности и контекст. Обучение больших моделей требует значительных вычислительных ресурсов и времени, но по завершении модель можно донастроить под конкретные задачи.

5. Донастроить и протестировать модель

После основного обучения модель необходимо донастроить на более узких, бизнес-ориентированных данных. Также важно провести тщательную проверку работы модели, чтобы убедиться в ее эффективности в реальных сценариях. Компаниям рекомендуется протестировать модель в разных условиях и оценить ее точность.

6. Внедрить модель в рабочие процессы

Когда большая языковая модель доработана и проходит тестирование, ее можно внедрять в бизнес-процессы. Это может быть интеграция с платформами обслуживания клиентов, инструментами для создания контента или системами анализа финансовых данных — в зависимости от изначальной задачи.

7. Постоянно мониторить и обновлять

Для поддержания стабильной работы модели важно постоянно отслеживать ее качество. По мере появления новых данных большую языковую модель необходимо регулярно обновлять и донастраивать, чтобы она оставалась актуальной и точной.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

Преимущества использования LLM в бизнесе

Внедрение больших языковых моделей приносит компаниям из разных отраслей множество преимуществ. Вот основные из них:

1. Повышение эффективности

Большие языковые модели позволяют автоматизировать сложные задачи, которые раньше требовали значительных усилий сотрудников. Это увеличивает общую эффективность работы, освобождая ресурсы для более стратегических задач. Например, компании могут вдвое сократить время, затрачиваемое на ручной анализ данных.

2. Снижение затрат

Автоматизация рутинных процессов помогает сокращать издержки на персонал и увеличивать производительность. Компании, применяющие большие языковые модели в сфере обслуживания клиентов, отмечают снижение операционных расходов на 30–40% благодаря уменьшению необходимости в большом количестве сотрудников.

3. Улучшение взаимодействия с клиентами

Большие языковые модели способны мгновенно и точно отвечать на запросы клиентов, что повышает качество обслуживания и уровень удовлетворенности. Исследования показывают, что бизнесы, использующие платформы с искусственным интеллектом для поддержки клиентов, достигают увеличения удержания клиентов на 20–30%.

4. Более качественное принятие решений

Большие языковые модели обрабатывают большие массивы данных и помогают выявлять важные аналитические выводы. Благодаря автоматизации анализа компаниям удается быстрее принимать обоснованные решения, что улучшает результаты работы и помогает сохранять конкурентоспособность.

Стоимость обучения на LLM для бизнеса

Разработка большой языковой модели включает в себя различные статьи расходов, среди которых — сбор данных, обучение модели и постоянное сопровождение. Ниже приведены основные элементы затрат:

1. Сбор и подготовка данных

Сбор и предварительная обработка информации составляют значительную часть стоимости разработки большой языковой модели. В зависимости от объема и типа данных, эти затраты могут составлять от 20 000 до 50 000 долларов.

2. Обучение модели

Для обучения больших языковых моделей требуется мощное оборудование и значительные вычислительные ресурсы. Стоимость обучения модели уровня GPT-4 может колебаться от 100 000 до 500 000 долларов в зависимости от величины модели и сложности задачи.

3. Донастройка и проверка модели

Донастройка модели под нужды конкретного бизнеса и проверка качества работы может стоить от 20 000 до 100 000 долларов в зависимости от используемых данных и сложности задачи.

4. Внедрение и интеграция

Интеграция большой языковой модели в существующие бизнес-системы оценивается в диапазоне от 50 000 до 150 000 долларов. Итоговая сумма зависит от сложности внедрения и необходимой инфраструктуры.

5. Текущее сопровождение

Для поддержания актуальности и точности больших языковых моделей их необходимо регулярно обновлять и переобучать. На это ежегодно может потребоваться от 10 000 до 50 000 долларов.

Итоговая стоимость

В целом, расходы на разработку и внедрение большой языковой модели могут составлять от 200 000 до 800 000 долларов в зависимости от конкретных задач бизнеса и сложности самой модели.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.

Заключение

Большие языковые модели представляют собой не просто технологическое новшество, а значимый стратегический инструмент, который помогает компаниям получить конкурентное преимущество. Автоматизируя сложные процессы, улучшая анализ данных и повышая качество взаимодействия с клиентами, большие языковые модели позволяют бизнесу работать быстрее и эффективнее.

Независимо от того, используются ли такие модели для автоматизации обслуживания клиентов, создания контента или финансового анализа, они открывают широкий спектр возможностей, способствуют росту компании, сокращают затраты и повышают удовлетворенность клиентов. Для компаний, стремящихся опережать конкурентов, инвестиции в разработку больших языковых моделей становятся важным шагом к развитию бизнеса в будущем.

Следуя структурированному подходу к созданию и внедрению языковых моделей, а также учитывая все расходы и преимущества, компания может успешно интегрировать эту технологию в свою деятельность и открывать новые перспективы для инноваций.