Создание продукта с генеративным ИИ: 7 советов для стартапов

Большие языковые модели или LLM помогают стартапам приносить пользу клиентам быстрее и с меньшим количеством ресурсов. Это мнение сооснователя и CEO компании PlayFetch, которая помогает работать с ИИ. Генеративный искусственный интеллект — новый, но потенциально огромный рынок. Согласно опросу Productboard, 90% стартапов планируют использовать технологию в своих продуктах. Его данные приводит RB.ru.

Разбираемся, как внедрить генеративный ИИ в продукт.

Совет 1: Понимание генеративного ИИ

Задумайтесь, может ли применение одной из моделей существенно повысить полезность предложения для потребителей? Иначе вы рискуете потратить большое количество времени, а итог будет не сильно отличаться от того, что у вас уже есть.

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI) — это подвид ИИ, который использует машинное обучение для создания нового контента, такого как тексты, изображения, аудио и видео. Генеративные модели ИИ обучаются на больших наборах данных, после чего могут использовать случайный шум или текстовые подсказки для создания новых, уникальных данных.

Совет 2: Выбор подходящей модели генеративного ИИ

Примерами генеративного ИИ являются GPT-3 от OpenAI, DALL-E от Microsoft и Stable Diffusion от Stability AI. Эти модели могут генерировать реалистичные изображения, писать статьи, создавать музыку и многое другое.

Чтобы перейти от идеи к производству, нужно освоить написание промтов — они помогают получать от модели желаемые ответы. Начать очень просто, и можно многому научиться, просто в течение дня экспериментируя с чат-ботом, например ChatGPT.

Совет 3: Обучение модели

Соберите большой набор данных, который будет использоваться для обучения модели. Это могут быть изображения, тексты, аудиофайлы или другие типы данных.

Преобразуйте собранные данные в формат, подходящий для использования в модели генеративного ИИ. Это может включать нормализацию данных, разделение их на обучающую и тестовую выборки, и т.д.

Определите, какую генеративную модель ИИ вы хотите использовать для создания новых данных. Некоторые популярные модели включают GANs, VAEs и Transformers.

Обучите выбранную модель на подготовленных данных. Обычно это включает в себя настройку параметров модели таким образом, чтобы она могла генерировать новые данные с максимальной точностью.

После обучения модели оцените её производительность, используя тестовую выборку данных. Если модель показывает хорошие результаты, её можно использовать для генерации новых данных.

Используйте обученную модель для генерации новых данных на основе случайных входных данных или текстовых подсказок.

Совет 4: Интеграция в продукт

Чтобы создать продукт с генеративным ИИ, членам команды нужно взаимодействовать иным образом. Обычно продакт-менеджер говорит программисту, что нужно создать, а тот берется за работу. Теперь же у продакт-менеджера и других членов команды будет возможность редактировать части приложения. Так все стороны гораздо больше вовлечены в реализацию.

Генеративный ИИ может быть использован для создания уникального контента, такого как изображения, тексты или аудиофайлы. Этот контент может быть использован в продуктах, таких как приложения для создания изображений, генераторы текстов или музыкальные приложения.

Генеративный ИИ также может быть использован для улучшения существующих продуктов. Например, генеративные модели могут быть использованы для создания более точных рекомендаций, улучшения качества изображений или для автоматического перевода текста на разные языки.

Наконец, генеративный ИИ может быть использован для разработки новых продуктов. Например, можно создать приложение, которое использует генеративный ИИ для создания персонализированных рекомендаций, или можно разработать систему, которая использует генеративные модели для создания дизайна интерьера или ландшафта.

Совет 5: Обеспечение безопасности и контроля

Модели склонны к галлюцинации, то есть к выдумыванию и искажению фактов, и это следует учитывать в зависимости от того, в каких сферах они используются, например в медицине, юриспруденции или гейминге.

Для контроля процесса генерации можно использовать алгоритмы контроля качества, которые оценивают генерируемый контент и отбраковывают некачественные образцы. Можно использовать системы управления контентом, которые позволяют ограничивать доступ к генерируемым данным и контролировать их использование. В-третьих, можно применять методы машинного обучения для анализа генерируемого контента и выявления возможных проблем. Подумайте, как вы будете оценивать ответы модели. Этим могут заниматься как люди, так и сама LLM. 

Совет 6: Тестирование и оптимизация

Тестирование генеративной модели ИИ может включать в себя использование различных методов, таких как тестирование на основе образцов, тестирование на основе классов и тестирование на основе метрик. Каждый из этих методов может дать ценную информацию о качестве модели.

Для оценки качества генеративной модели можно использовать следующие  метрики: точность, полнота, F1-мера и ROC-анализ. Их применение поможет определить, насколько хорошо модель работает на различных уровнях.

Визуализация данных может помочь понять, как генеративная модель работает на более глубоком уровне. Используйте графики и диаграммы для отображения распределения данных, корреляций между переменными и других важных характеристик модели. Алгоритмы оптимизации могут помочь улучшить работу генеративной модели, позволяя ей обучаться быстрее и точнее. Некоторые из наиболее популярных включают градиентный спуск и ADAM.

Не забывайте о перекрёстной проверке. Это метод, который позволяет оценить точность модели, разделив данные на несколько частей и обучая модель на каждой из них. Он также помогает избежать переобучения модели и получить более точную оценку её эффективности.

Совет 7: Применение в практике

Вот пять компаний из разных направлений применения генеративных технологий. 

1. Inworld AI — разрабатывают движок для улучшения игровых персонажей. 

Inworld AI разрабатывает движок Characters Engine, который позволяет сделать поведение второстепенных персонажей компьютерных игр более реалистичным, а их самих — более интерактивными. Энтузиасты уже применили разработку, чтобы создать моды к популярным играм вроде Skyrim, Stardew Valley и GTA 5.

1. Hippocratic AI — генеративная модель для медицины.

Hippocratic AI разрабатывает большую языковую модель с упором на безопасность и этичное применение в здравоохранении, в частности в приложениях для пациентов. Большинство подобных моделей тренируют на данных из интернета, которые могут содержать ошибки. А у Hippocratic AI в приоритете только проверенный медицинский контент из научных источников.

1. ElevenLabs — синтез голоса и всё, что с ним связано.

ElevenLabs разрабатывает технологии синтеза и клонирования голоса. Стартап позволяет генерировать реалистичную речь на 29 языках, управлять выразительностью и чёткостью. Чтобы создать клон голоса, достаточно несколько минут аудиозаписи. Компания одновременно работает над алгоритмом, который позволит отличить синтезированную речь от настоящих голосов людей.

1. Typeface — большие языковые модели для брендов

Платформа Typeface помогает обучать языковые модели для конкретного бренда, чтобы получать готовый контент в виде изображений и текста. Модуль Typeface Graph распознаёт изображения, текст и видео — тем самым помогает создать модель метаданных о контенте организации. Чтобы предотвратить утечки данных, Typeface предоставляет компаниям работу с моделями в защищённом контуре. А за уникальность сгенерированного контента отвечает встроенная проверка на плагиат и недостоверную информацию.

1. Adept AI — автоматизация работы с ПО.

Adept работает в двух направлениях: разрабатывает платформу, которая изучает, как люди используют компьютеры и создаёт модели, способные трансформировать текстовые команды в автоматизированные действия в любом ПО. Флагманская модель компании ACT-1 умеет интерпретировать запросы пользователей относительно различных инструментов и сервисов и выполнять нужные задачи. Это помогает автоматизировать сложные рабочие процессы в ПО.

Заключение

Не бойтесь делать не так, как другие. Генеративный ИИ — это новая технология, и каждая компания работает с ней по-своему. Поэтому главное — найти подход, который будет удобен именно вам.