Odločitveni modeli · tipizirani odgovori · EU

Odločitve, ne proza.

Večina tega, kar podjetja sprašujejo jezikovni model, ni spis. Je izbira: katera ekipa, kateri model, spusti ali blokiraj, plačaj ali zadrži. Odločitveni modeli odgovorijo prav na to. Noter gre stanje s shemo vprašanj, ven pride verjetnost za vsako dovoljeno možnost, v enem prehodu. Naučimo jih na vaših primerih in jih poganjamo v EU.

UsmerjanjeZaščitaTriažaOcenjevanjeOznačevanjeSprotno
Rezervirajte delavnico Kje ga uporabljamo
Kako deluje

Noter shema, ven verjetnost za vsako možnost

Odločitev opišete enkrat: vprašanja, dovoljene odgovore in kaj vsak odgovor pomeni. Model prebere celotno stanje in skupaj oceni vsak odgovor na vsako vprašanje. Nova odločitev je nova shema, ne nov projekt.

Stanje

Besediloe-pošta · klepet · zahtevek
Zapis JSONklic orodja · odčitek
Slikasken · fotografija · zaslon
Sličice videa

Odločitveni model

En prehod skozi modelvsa vprašanja hkrati
da / neizbiralestvicaslikevaša shema
Brez ustvarjenega besedila, zato ni ničesar za razčlenjevanje ali preverjanje

Odgovor

Verjetnost za vsako možnost
Najverjetnejša možnost in zaupanje
Pričakovana raven pri lestvicah
Pas: izvedi, potrdi ali človek
Vedno veljaven odgovorModel lahko izbira le med možnostmi, ki ste jih določili. Brez napak v obliki, brez ponovitev.
Hiter in poceniEn prehod namesto ustvarjenega odgovora, zato gre za vsako sporočilo, vrstico ali odčitek.
MerljivVerjetnosti lahko preverimo na vaših označenih primerih in iz njih določimo pragove.
VašPo potrebi naučen na vaših primerih, teče v EU ali na vaših strežnikih, uteži predamo.
Uporabe

Devet opravil za en model

Isti model, druga shema. Večina sistemov potrebuje dve ali tri od teh okoli jezikovnega modela, ki ga že imajo.

01

Usmerjanje med modeli

Vsak poziv gre k najcenejšemu modelu, ki nanj dobro odgovori. Preprosta vprašanja ostanejo poceni, težka dobi velik model.

poziv→model→mali · srednji · veliki
02

Zaščita vhodov

Prepozna vrivanje navodil, žalitve in zahteve zunaj pravil, še preden pridejo do jezikovnega modela, z oceno za vsako tveganje.

vhod→model→spusti · blokiraj
03

Nadzor klicev orodij

Preveri, kaj želi agent zagnati. Branje gre skozi, denar in stik z zunanjimi čaka na človeka, uničujoči klici se ustavijo.

klic orodja→model→dovoli · vprašaj · zavrni
04

Triaža pošte

Vsako sporočilo, zahtevek ali dopis dobi ukrep, oddelek in nujnost v enem prehodu.

sporočilo→model→takoj · kasneje · arhiv
05

Razvrščanje zadetkov

Vsak odlomek oceni glede na vprašanje in obdrži tiste, ki nanj odgovorijo, še preden model kar koli napiše.

vprašanje + odlomki→model→ustreznost odlomka
06

Ocenjevanje odgovorov

Odgovor oceni glede na vir na vaši lestvici in označi trditve, ki jih vir ne podpira.

vir + odgovor→model→ocena 1-5 · nepodprto?
07

Množično označevanje

Označi celo tabelo, eno vrstico v enem prehodu, več polj hkrati.

vrstice→model→oznake po poljih
08

Sprotno krmiljenje

Ena odločitev na vsak odčitek senzorja ali stanje igre, dovolj hitro za krmilno zanko.

stanje→model→ukrep
09

Prag zaupanja

Verjetnost določi, kaj se zgodi naprej. Izvedi, prosi za potrditev ali predaj človeku.

odločitev→model→izvedi · potrdi · človek
Prag zaupanja

Odloči prag, ne model

Vsak odgovor pride z verjetnostjo. Trije pasovi iz nje naredijo naslednji korak, meje pa določite iz lastnih označenih primerov.

p > 0,9

Izvedi

Odločitev se izvede sama: zahtevek je usmerjen, vrstica označena, klic gre skozi.

0,5 – 0,9

Potrdi

Odločitev je pripravljena, človek jo potrdi z enim klikom.

p < 0,5

Človek

Model ni prepričan, zato odloči človek, primer pa postane podatek za učenje.

Zgornje meje so izhodišče. Na vaših primerih izmerimo, kako pogosto ima model prav v vsakem pasu, nato meje premikamo, dokler samodejni pas ni tako točen, kot zahteva delo. Model, ki je preveč prepričan vase, se pokaže tukaj, še preden pride v produkcijo.

Primeri, o katerih odloči človek, se vrnejo v testno množico in v naslednji krog učenja. To je isti krog izboljševanja, ki ga poganjamo za jezikovne modele.

Kje ga uporabljamo

Odločitve v naših izdelkih in za naše stranke

Vsaka kartica je ena shema. Številke na karticah so ponazoritev, ne meritve.

Sensoram

Triaža alarmov v hladni verigi

Na tisoče odčitkov na dan, večina alarmov pa so vrata, odprta za minuto. Model prebere odčitek, trend in prostor ter pove, kaj alarm v resnici je.

  • pravo odstopanje ali vrata
  • zataknjen senzor
  • kršitev meje za poročilo
  • odčitek s fotografije zaslona

Za: Lekarne, bolnišnične shrambe, laboratoriji in logistika hrane, ki odgovarjajo inšpektorju.

EDC

Evidenca delovnega časa

Zaposleni napišejo "bolan od torka, otrok ima vročino", evidenca pa potrebuje vrsto odsotnosti. Popravke mora nekdo odobriti.

  • vrsta odsotnosti iz prostega besedila
  • nevarnost preseženih nadur
  • popravek: odobri ali vprašaj
  • manjka odjava

Za: Delodajalci in računovodski servisi, ki vodijo evidenco po ZEPDSV.

Treniranje modelov UI

Sodnik in urejanje podatkov

Podatki za učenje postajajo boljši odločitev za odločitvijo. Isti model, ki ocenjuje odgovore, odloča tudi, katere vrstice ostanejo v učni množici.

  • obdrži ali zavrzi vrstico
  • skoraj dvojnik
  • kakovost odgovora 1-5
  • nepodprta trditev

Za: Vsi, ki iz lastnih zapisov gradijo uglašen model ali testno množico.

Prejeti računi

Računi, opomini, dobropisi in občasna lažna pošta pridejo v isti nabiralnik. Vsak mora nekam, nekaterih se ne sme plačati.

  • vrsta dokumenta
  • podvojen račun
  • plačaj · zadrži · eskaliraj
  • čitljiv sken

Za: Finančne službe, računovodje in skupne službe.

Triaža varnostnih opozoril

Varnostni center vsako noč vidi iste vrste opozoril. Model loči prave od lažnih in pove, ali je treba računalnik izolirati takoj.

  • resnost
  • pravo ali lažno opozorilo
  • izoliraj · spremljaj · prezri
  • lažna pošta ali ne

Za: Notranji varnostni centri in ponudniki upravljane varnosti.

Pregled pogodb

Preden pravnik pogodbo prebere od začetka do konca, model označi, katerim členom se splača posvetiti in kako tvegan je vsak.

  • vrsta pogodbe
  • tveganje člena 1-5
  • kateri stranki je v prid
  • rok v členu

Za: Notranje pravne službe, nabava in odvetniške pisarne z veliko pogodbami.

EnergonX

Skladnost pri trgovanju z energijo

Tržna sporočila in posle je treba vsak dan preveriti glede notranjih informacij in sumljivih vzorcev, ne da bi človek prebral vsakega.

  • notranja informacija
  • sumljiv posel
  • veljaven certifikat
  • prijaviti ali ne

Za: Trgovci z energijo, dobavitelji in tržnice po pravilih veleprodajnega trga.

AssetManiac

Tržni katalizatorji

Tok novic in dogodkov v verigi, večinoma šum. Model vsako novico oceni kot katalizator in loči govorice od potrjenih dejstev.

  • moč katalizatorja
  • govorica ali potrjeno
  • katero sredstvo
  • vredno opozorila

Za: Analitiki, zakladnice in raziskovalci, ki spremljajo veliko virov.

Pošta v javni upravi

Občani občini pišejo na vse mogoče načine. Vsak dopis potrebuje oddelek, vrsto in zakonski rok, ki zanj velja.

  • oddelek
  • pritožba ali zahteva za informacije
  • zakonski rok
  • potreben odgovor

Za: Občine, ministrstva in javne agencije.

Mali Pokovci

Ocenjevanje po kriterijih

Učiteljevi kriteriji postanejo shema. Model vsak odgovor oceni po njih in pove, katera ideja je umanjkala, da učitelj vidi, kje pomagati.

  • raven po kriterijih
  • zgrešen pojem
  • potreben namig
  • pripravljen na naslednji korak

Za: Šole, izvajalci tečajev in kadrovske službe za usposabljanje.

Moderiranje vsebin

Objave, komentarji in slike uporabnikov. Model odloči, kaj ostane, kaj naj vidi moderator in kaj gre, z razlogom kot oznako.

  • spusti · pregled · odstrani
  • vidni osebni podatki
  • nadlegovanje
  • slika: mladoletna oseba

Za: Skupnosti, spletne tržnice in mediji z uporabniškimi vsebinami.

Kako gradimo

Od vaših primerov do modela, ki mu lahko zaupate

  1. Zapišemo shemo

    Skupaj odločitev prevedemo v vprašanja in možnosti, vsako z enovrstičnim pomenom, s katerim se ekipa strinja.

  2. Označimo resnične primere

    Zamrznjena množica vaših primerov s pravilnim odgovorom, ločena od učenja. Vse merimo na njej.

  3. Najprej izmerimo

    Model brez dodatnega učenja gre skozi množico, v jeziku vaših dokumentov. Če je rezultat dovolj dober, se tu ustavimo in imate številke.

  4. Naučimo na vaših podatkih

    Kjer rezultat ne zadošča, za opravilo ali za jezik, model naučimo na vaših zapisih, kot pri treniranju modelov UI.

  5. Postavimo prag

    Meje za izvedbo, potrditev in človeka iz izmerjene točnosti po pasovih, dogovorjene z lastnikom procesa.

  6. Poganjamo in izboljšujemo

    Na vaših strežnikih ali v EU. Primeri, o katerih je odločil človek, se vrnejo v množico; model ponovno ocenimo in naučimo, ko se splača.

Cene

Isti cenik kot pri treniranju modelov

EUR, brez DDV. Vse podrobnosti v ceniku.

Je dovolj dober že tak?

Evalvacija

1.900 € en dan

Vaša odločitev kot shema, petdeset vaših primerov označenih, model brez dodatnega učenja izmerjen. Pisna ocena.

  • NDA, preden se podatki premaknejo
  • Točnost po možnostih in pasovih
  • Upošteva se pri pilotu
Večina začne tukaj Ena odločitev v produkciji

Pilot

od 3.200 € fiksno

Ena odločitev od začetka do konca: shema, zamrznjena množica, učenje na vaših podatkih, kjer je treba, pragovi, namestitev.

  • Številke pred in po na zamrznjeni množici
  • Prag zaupanja, dogovorjen z lastnikom procesa
  • Predaja uteži in testne množice
  • 2–3 tedne
V produkciji

Mesečno vzdrževanje

od 190 € / mesec

Model ostane izmerjen: novi primeri v množico, mesečna ponovna ocena, ponovno učenje, ko se splača.

  • Opozorila ob poslabšanju
  • Pregled pragov
  • Mesečni obračun
Vprašanja

Pogosta vprašanja

Kaj je odločitveni model?

Model, ki ne piše besedila. Dobi stanje (besedilo, zapis JSON, sliko) in nabor tipiziranih vprašanj: da ali ne, ena od poimenovanih možnosti ali raven na lestvici. Za vsako dovoljeno možnost vrne verjetnost, v enem prehodu. Ničesar ni treba razčlenjevati in nič ne more priti v napačni obliki.

Zakaj ne bi kar velikega jezikovnega modela prosili za odgovor v JSON?

Lahko, in pri majhnem obsegu to deluje. Odločitveni model je na odločitev hitrejši in cenejši, ne more odgovoriti z možnostjo, ki ne obstaja, njegove verjetnosti pa lahko izmerimo in jim postavimo prag. Prav to omogoča, da določite, kdaj mora pogledati človek.

Ali potrebujemo podatke za učenje?

Za začetek ne: novo vprašanje je shema in model nanj odgovori takoj. Da mu lahko zaupate, pa da: označimo zamrznjeno množico vaših resničnih primerov, model na njej izmerimo in ga naučimo na vaših podatkih tam, kjer rezultat ni dovolj dober.

Ali deluje v slovenščini?

Tega ne predpostavljamo. Preden karkoli zaživi, točnost izmerimo na vaših dokumentih, v vašem jeziku, na označeni testni množici. Če jezik ne dosega zahtevane ravni, model zanj dodatno naučimo, tako kot učimo jezikovne modele za manj zastopane jezike.

Kje teče?

V EU, na naši zmogljivosti ali preverjenih oblakih v EU, ali na vaših strežnikih. Uteži, ki jih naučimo za vas, so vaše.

Kako določite pragove zaupanja?

Iz vaših označenih primerov, ne na besedo modela. Izmerimo, kako pogosto ima model prav v vsakem pasu verjetnosti, in meje za izvedbo, potrditev in človeka postavimo tako, da samodejni pas doseže točnost, ki jo delo zahteva.

Prinesite nam eno odločitev.

Tisto, ki jo vaša ekipa sprejme stokrat na dan. Zapišemo jo kot shemo, preizkusimo na vaših primerih in povemo, ali jo lahko sprejme model.

Rezervirajte delavnico info@mediaatlas.si
MediaAtlas d.o.o. · Sevnica, SlovenijaNDA kot privzetoPristojnost EU