Колонки

Что умеют AI-тренеры и почему профессия станет еще популярнее

Колонки
Андрей Никитин
Андрей Никитин

Начальник отдела цифрового моделирования IBS

Дарья Кармадонова

Взрывное развитие технологий генеративного искусственного интеллекта (GenAI) кардинально трансформирует современный мир, открывая новые перспективы и формируя новые профессиональные ниши.

Среди наиболее значимых новшеств — развитие больших лингвистических моделей (LLM), способных отвечать на любой запрос пользователя. Начальник отдела цифрового моделирования IBS Андрей Никитин рассказал, как профессия AI-тренера помогает развивать LLM. 

Что умеют AI-тренеры и почему профессия станет еще популярнее

Что делают AI-тренеры 

LLM-технологии находят применение во многих сферах, включая поддержку клиентов, генерацию контента и многое другое. Стоит выделить такие модели, как GPT-4 от OpenAI и Gemini от Google. В России есть собственные аналоги: YandexGPT и GigaChat.

Обучение LLM — сложный многоуровневый процесс. На первых этапах используют обширные корпусы неструктурированного текста (зачастую весь интернет), что позволяет моделям обучаться на основе широкого спектра языковых структур и стилей. Затем для дополнительного обучения применяют более тщательно отобранные и проверенные наборы текстов, что способствует повышению качества и точности генерируемых ответов. 

На заключительных этапах обучения применяют продвинутые методы, такие как обучение с подкреплением на основе отзывов человека, автоматическая коррекция ответов и использование адаптивных весов, которые позволяют модели динамично приспосабливаться и улучшаться в процессе работы. 

На этом этапе ключевую роль играют AI-тренеры — специалисты, которые помогают моделям обучаться и развиваться. Они выполняют ряд критически важных задач по созданию учебных материалов и оценке генерируемых ответов модели.

AI-тренеры разрабатывают и подготавливают качественные наборы текстов абсолютно во всех сферах, которые используются для обучения LLM. Это обеспечивает модели необходимыми знаниями и контекстом для эффективного обучения.

Ответ, сгенерированный моделью, должен помочь пользователю и при этом не навредить ему. AI-тренеры анализируют ответы исходя из их корректности, грамотности, точности, релевантности и качества. Они правят, дополняют или подтверждают правильность этих ответов, что требует от них внимательности и критического мышления. AI-тренеры проводят оценку ответов модели в чувствительных задачах и тематиках.

Очень важно отсекать ответы, которые могут быть опасными, обидными, вызывать споры или вводить в заблуждение пользователей. К чувствительным тематикам относятся запросы по незаконным действиям, политике, тематика 18+, медицинские, финансовые и юридические вопросы, депрессивное настроение, дискриминация, манипуляция, оскорбления, антинаучные и провокационные вопросы. 

Прочитайте по ссылке, что должна включать партнерская программа

AI-тренер в процессе своей работы должен проверять корректность ответов LLM, а это требует знаний в предметной области и способность оперативно проверять и находить информацию, составлять материалы для обучения в направлениях, где получены неверные ответы. Например, AI-тренер должен проверять: корректно ли модель решила уравнение, корректен ли в рамках русского языка ответ на запрос. AI-тренер проверяет выданные ответы на предмет этики: нейросеть не должна выдавать запрещенный контент. 

  • AI-тренерам для успешной работы необходимо обладать рядом качеств и навыков, таких как эрудированность, усидчивость, грамотность и критическое мышление. 
  • Глубокие знания в разных областях помогают понимать контекст и смысловую нагрузку данных, с которыми работает LLM. 
  • Требуется терпение и внимание к деталям для постоянного отслеживания и корректировки работы модели. 
  • Абсолютная грамотность необходима, так как модель обучается на основе письменного текста. 
  • LLM склонны в галлюцинированию и могут изящно вводить в заблуждение своими ответами, поэтому AI-тренеру важно уметь анализировать и выявлять ошибки в текстах, генерируемых моделью.

По теме: Как компании решают проблему галлюцинаций ИИ


Возможности для роста и развития в профессии AI-тренера представляются весьма перспективными. Эта относительно новая профессия стремительно набирает популярность, что обусловлено растущей сложностью и масштабами применения больших лингвистических моделей (LLM). Спрос на AI-тренеров активно растет, особенно в крупных компаниях, занимающихся разработкой собственных LLM. Создание конкурентоспособного продукта на основе генеративных нейросетей требует наличия крупной собственной команды IT-специалистов.

Однако в будущем ожидается, что и средний бизнес начнет активно вовлекаться в использование узконаправленных LLM для решения точечных задач и улучшения бизнес-процессов. Это приведет к увеличению спроса на AI-тренеров. 

На основе узконаправленных LLM будут появляться «цифровые сотрудники» во всех отраслях и многих профессиях. Создание подобных систем, например, в области безопасности или юриспруденции потребует привлечение AI-тренеров со знанием юридического дела или основ техники безопасности. Тренеры в данном случае будут проверять корректность ответов модели уже в узконаправленной области, где у AI-тренера есть высокая квалификация.

Рассмотрим области возможного применения генеративного ИИ. На базе LLM можно создавать «цифровых сотрудников» поддержки, которые обучены на документации и регламентах компании, что позволяет оперативно отвечать на вопросы внутренних и внешних пользователей. Использование таких «сотрудников» позволяет существенно снизить нагрузку на специалистов поддержки компании.

Большие лингвистические модели способны писать отзывы, обучающие курсы и тестовые задания. Генеративные нейросети могут писать письма и готовить презентационные материалы.

Это позволяет значительно снизить трудозатраты пользователей, которым остается проверить качество проделанной работы. LLM способны писать программный код и многие IT-специалисты уже используют их в повседневной работе. Большие лингвистические модели способны анализировать данные компании и выдавать аналитику пользователям. Например, могут выдать аналитику по изменению продаж в выбранном сегмента бизнеса. Узконаправленные модели могут анализировать резюме соискателей и находить наиболее подходящих специалистов под конкретную позицию.

 

Почему спрос на AI-тренеров вырастет

Спрос на использование генеративных нейросетей растет в различных отраслях, включая финансы, ритейл и производство. Внедрение «цифровых сотрудников» оптимизирует трудозатраты, что значительно повышает эффективность бизнес-процессов. LLM-системы не ограничиваются лишь коммуникацией с пользователем; они также анализируют информацию из внешних источников, создают документацию и выполняют множество других задач, необходимых в реальных бизнес-сценариях. У нас есть отдел цифрового моделирования, где проводят работы по дообучению генеративных нейросетей и созданию «цифровых сотрудников» на их основе. Поэтому AI-тренеры у нас тоже есть.

GenAI — это динамично развивающаяся область, вносящая значительный вклад в множество сфер, от бизнеса до образования. Нейросети обещают принести еще больше инноваций и изменений в будущем. Примеры запросов, представленных на рынке, уже сейчас ярко иллюстрирует важность роли AI-тренеров, демонстрируя, что они не только ключевые фигуры в процессе обучения и совершенствования больших лингвистических моделей, но и играют важную роль в улучшении рабочих процессов и повышении общей эффективности бизнеса. Эта тенденция отражает общемировой рост спроса на AI-тренеров, вызванный увеличением сложности и масштабов применения LLM в различных отраслях. 

Профессия AI-тренеров уже в ближайшие 5–10 лет станет еще более востребована, хоть и будет претерпевать постоянные изменения с развитием технологий в этой сфере.

Фото на обложке: Unsplash

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Google будет использовать контент Reddit для обучения своих ИИ-моделей
  2. 2 Rabbit R1: как ИИ-помощник за $199 планирует изменить мир
  3. 3 Новый паспорт за минуту в ИИ-сервисе Only Fake: как отличить настоящий документ от поддельного
  4. 4 Экосистема Java: популярные инструменты и будущее языка программирования
  5. 5 Кому принадлежит нейромузыка и как её использовать в коммерческих целях, чтобы не попасть в суд
ArtTech — карта разработчиков арт-технологий
Все игроки российского рынка технологий для искусства
Перейти