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.

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. 

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.

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