LLM в бизнесе: варианты использования больших языковых моделей

Что такое LLM?

Большие языковые модели (LLM) — это системы искусственного интеллекта, которые были обучены на основе огромных объемов данных понимать и генерировать язык, похожий на человеческий. LLM используют методику, называемую самообучением, при которой они знакомятся с большими объемами текстовых данных и учатся предсказывать следующее слово или фразу в предложении. 

Со временем эти модели становятся более точными в прогнозировании, что позволяет им генерировать более связный текст. Благодаря такому знанию языка LLM используются в различных приложениях, таких как чат-боты, переводе с других языков и автоматическом письме.

Прогнозируется, что мировой рынок LLM вырастет к 2030 года до 259,8 млн долларов США. Поэтому все больше компаний намерены применять LLM в своем бизнесе.

Применение LLM в бизнесе

По оценкам экспертов рынка, в 2025 году 50% цифровой работы будет автоматизировано с помощью приложений, использующих LLM. У больших языковых моделей есть много способов практического применения в бизнесе. Варианты использования LLM включают автоматизацию взаимодействия со службой поддержки клиентов с помощью чат-ботов, создание описаний продуктов и маркетинговых текстов, перевод контента на разные языки и многое другое. 

При надлежащем надзоре и управлении бизнес-кейсы с использованием LLM могут принести пользу как компаниям, так и их клиентам.

Чат-боты для обслуживания клиентов

Поскольку компании работают над улучшением качества обслуживания клиентов, чат-боты, работающие на основе больших языковых моделей, предлагают эффективный способ обработки базовых запросов и просьб.

Чат-боты с автоматическим ответом могут немедленно реагировать на распространенные вопросы или проблемы, предоставляя клиентам быстрые ответы и информацию. Анализируя типичные разговоры, чат-боты учатся понимать распространенные запросы клиентов и давать соответствующие ответы. Такая автоматизация позволяет сотрудникам службы поддержки клиентов сосредоточиться на более сложных вопросах. 

Например, американская авиакомпания Delta, которая уделяет первостепенное внимание качеству обслуживания клиентов, использует LLM в своем чат-боте Ask Delta. Этот помощник на базе искусственного интеллекта помогает клиентам с такими задачами, как регистрация на рейс, отслеживание багажа и поиск рейсов. Способность LLM понимать естественный язык обеспечивает плавное взаимодействие и быстрое решение вопросов, что привело к 20%-ому снижению объема нагрузки на колл-центр компании.

Создание контента и маркетинг

Крупные языковые модели могут генерировать гиперперсонализированный контент для аудитории компании в больших масштабах, используя пользовательские данные для адаптации сообщений к индивидуальным интересам и потребностям. 

Ручное создание контента отнимает много времени и сложно для масштабирования. LLM могут помочь, например, предлагать связанные статьи, резюмируя ключевые моменты и переписывая контент, чтобы он лучше соответствовал аудитории. ИИ-модели извлекают информацию из больших наборов данных, которые было бы невозможно проанализировать людям в разумные сроки. Объединяя контент из разных источников, LLM создают более полную картину тем, которые важны для клиентов.

Издание Washington Post использует LLM-решение под названием Heliograf для автоматизации определенных аспектов создания контента. Он помогает журналистам в написании черновиков, подбирает креативные заголовки для материалов и делает емкие выжимки из релевантной информации, в конечном итоге ускоряя процесс создания новостей без ущерба для качества.

Исследование рынка и анализ настроений

Исследователи рынка используют LLM для анализа настроений и мнений потребителей. Обрабатывая большие объемы данных из социальных сетей, обзоров, опросов и онлайн-форумов, LLM может определять общее восприятие брендов, продуктов и услуг.

LLM отслеживает обсуждения в социальных сетях, чтобы получить представление об отношении аудитории. Например, ИИ-модели могут анализировать сообщения и комментарии в VK, посты в Telegram, твиты, сообщения в блогах и другие данные, чтобы оценить, как люди относятся к запуску нового продукта или маркетинговой кампании. LLM выявляет критические темы и тенденции и получает общее представление о преобладающем настроении.

Например, «Napoleon IT Отзывы» эффективно агрегирует и исследует мнения пользователей с множества онлайн-платформ, выявляя их эмоциональную окраску и ключевые темы, затем представляет результаты в удобном интерфейсе. Комплексный анализ на базе ИИ предоставляет возможностям компаниям не только стремительно реагировать на клиентскую обратную связь, но и сопоставлять свои показатели с данными конкурентов. ИИ-инструментом уже пользуются компании «Дикси», «ХОЛОДИЛЬНИК.РУ», 12 STOREEZ и другие.

Классификация документов

LLM также могут категоризировать и организовывать документы по теме, настроению или другим атрибутам. Во время обучения им «скармливают» тысячи примеров классифицированных документов, чтобы изучить лингвистические и семантические закономерности, связанные с каждой категорией. 

Компании могут использовать примеры использования LLM для автоматической сортировки и фильтрации документов, что позволяет сотрудникам быстрее и проще находить нужную им информацию. Например, финансовые конгломерат JPMorgan Chase использует LLM для классификации различных документов, включая заявки на кредит, финансовые отчеты и переписку с клиентами.

Виртуальные помощники

Большие языковые модели обеспечивают работу многих виртуальных помощников и инструментов производительности, позволяя обрабатывать естественный язык (NLP). NLP позволяет этим системам понимать сложный ввод на человеческом языке, будь то речь, текст или какой-либо другой формат. 

С помощью NLP виртуальные помощники могут выполнять различные рутинные задачи, такие как планирование встреч, управление списками дел, установка напоминаний и многое другое.

Samsung интегрирует LLM в своего виртуального помощника Bixby. Bixby может понимать естественный язык, позволяя пользователям управлять своими устройствами Samsung, получать прогнозы погоды, переводить текст на другие языки и многое другое. Подобным функционалом обладают также Google Assistant, Siri от Apple и тп.

Перевод и локализация текстов

При переводе или локализации текстового контента существует несколько вариантов использования LLM. ИИ-модели могут использовать огромные наборы данных, чтобы предлагать подходящие по контексту переводы для фраз и терминов. Так как они были обучены на огромных объемах данных, поэтому они понимают нюансы, которые машинный перевод может упустить.

LLM также может предлагать синонимы, связанные фразы и семантически схожие термины для ключевых слов и фраз, чтобы помочь переводчикам. Это помогает в локализации текстов, предлагая подходящие для региона альтернативы. 

К примеру, Airbnb использует LLM-модели для перевода контента своей платформы, включая объявления, описания и отзывы, для путешественников по всему миру. Таким инструментом также пользуется Booking, Tripadvisor и другие компании.

Рекомендация по товарам и управление запасами

LLM могут анализировать поведение клиентов, их предпочтения и историю покупок, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по продуктам, улучшая процесс покупок. Используя анализ данных, LLM могут предлагать индивидуальные предложения, которые повышают коэффициенты конверсии и стимулируют продажи, помогая компаниям электронной коммерции и ритейлерам предоставлять наиболее релевантный и индивидуализированный опыт клиентов. Этот подход повышает лояльность клиентов и позитивно отражается на чеке покупателя.

LLM также улучшают управление запасами и прогнозирование спроса. Анализируя исторические данные о продажах, сезонные тенденции и внешние факторы, такие как рыночные условия, LLM могут прогнозировать спрос на определенные продукты, гарантируя эффективное управление запасами. Этот уровень автоматизации и анализа данных помогает компаниям электронной коммерции оптимизировать уровни запасов, сокращать отходы и повышать операционную эффективность.

{{prognoz-sistem}}

LLM-решения для бизнеса от Napoleon IT

Компания Napoleon IT специализируется на создании интеллектуальных систем, работающих с большими языковыми моделями (LLM). Главная цель таких проектов — перевод сложных задач в автоматизированный формат, позволяющий бизнесу эффективнее взаимодействовать с данными и пользователями.

Ключевые аспекты разработки LLM-решений компанией Napoleon IT:

1. Комплексный анализ бизнес-требований
   Перед запуском проекта команда Napoleon IT вместе с заказчиком формирует четкое понимание целей и желаемых результатов. Это помогает определить оптимальный сценарий использования LLM-технологий (например, чат-боты, интеллектуальный поиск, генерация текстов и т.д.).
   ‍
2. Адаптация под конкретную предметную область
   Большие языковые модели могут «дообучаться» на специализированных датасетах. Napoleon IT организует сбор, очистку и разметку данных, чтобы LLM решения учитывали специфику отрасли, терминологию и внутренние регламенты компании-заказчика.
   ‍
3. Выбор оптимальной модели и архитектуры
   В зависимости от типа задачи, специалисты подбирают подходящую архитектуру и конфигурацию. Это могут быть уже готовые модели (GPT, Llama, YandexGPT, GigaChat) либо собственные варианты, адаптированные для конкретных целей.
   ‍
4. Интеграция в существующую инфраструктуру
   Разработанные решения встраиваются в IT-ландшафт заказчика: ERP, CRM, базы данных или корпоративные порталы. Такой подход обеспечивает непрерывный поток данных и упрощает использование новых технологий сотрудниками без кардинальной перестройки бизнес-процессов.
   ‍
5. Безопасность и конфиденциальность
   Napoleon IT уделяет особое внимание защите данных. Проекты реализуются с учетом современных стандартов и корпоративных требований к безопасности. Настраиваются права доступа к конфиденциальной информации, обеспечиваются аудит и мониторинг всех операций.
   ‍
6. Обучение и поддержка
   После развертывания решения команда проводит обучение сотрудников заказчика, предоставляя инструкции и методические материалы. Также обеспечивается техническая поддержка и консультации по масштабированию и дальнейшему развитию системы.
   ‍
7. Оценка эффективности и улучшение
   Важно не просто внедрить модель, но и убедиться, что она дает требуемый бизнес-эффект: сокращает издержки, ускоряет обслуживание клиентов, повышает точность аналитики. Специалисты Napoleon IT помогают заказчику отслеживать ключевые показатели и при необходимости обновлять модель.

Благодаря данному подходу компания Napoleon IT создает высокоточные, масштабируемые и безопасные решения на основе LLM, которые действительно помогают бизнесу достигать стратегических целей и укреплять свои позиции на рынке. Напишите нашим специалистам, чтобы сделать первый шаг для внедрения LLM-решений в вашей компании!