გენერაციული AI და პროგნოზირება: რომელი როდის გვჭირდება

პროგნოზირების მოდელი მაშინ გჭირდებათ, როცა წარსული მონაცემების საფუძველზე რიცხვის, შეფასების ან კატეგორიის მიღება გსურთ. გენერაციული AI აირჩიეთ ტექსტის, გამოსახულების, კოდის ან პასუხის პროექტის შესაქმნელად. თუ ამოცანა ორივეს მოითხოვს, პროგნოზირების ნაწილმა განსაზღვრული მაჩვენებელი შეაფასოს, გენერაციულმა ნაწილმა კი შედეგი გასაგებად ახსნას ან შემდეგი მოქმედება მოამზადოს.

სარედაქციო შენიშვნა: ეს სტატია მომზადებულია AI-ის დახმარებით. მაგალითები პირობითია, თუ სხვაგვარად არ არის მითითებული; გამოყენებამდე გადაამოწმეთ მითითებული წყაროები და საკუთარი სამუშაო პროცესი.

მოდელის არჩევანს საჭირო შედეგი განსაზღვრავს

გენერაციული AI მითითებისა და მიწოდებული კონტექსტის მიხედვით ახალ შინაარსს ქმნის. პროგნოზირების მოდელი კი მომავალ მნიშვნელობას აფასებს ან შემოსულ მონაცემს წინასწარ განსაზღვრულ კატეგორიას მიაკუთვნებს. Google Cloud-ის გზამკვლევში ტრადიციული AI-ის ამოცანებს შორის კლასიფიკაცია და ისტორიულ მონაცემებზე დაფუძნებული პროგნოზირებაა დასახელებული. გენერაციული მიდგომის მაგალითებია კონტენტის შექმნა, სასაუბრო ძიება და დოკუმენტებიდან ინფორმაციის მიღება. არჩევანისას მთავარი ის შედეგია, რომელსაც თქვენი გუნდი შეამოწმებს, და არა მომწოდებლის გვერდზე მითითებული მოდელის სახელი.

პროგნოზი პასუხობს კითხვას: „რა მოცულობის მოთხოვნისთვის უნდა მოვემზადოთ?“ კლასიფიკაცია გვეხმარება გავარკვიოთ, რომელ ჯგუფს ეკუთვნის მიღებული მოთხოვნა და ვის უნდა გადაეცეს ის. გენერაციულ მოდელს კი შეგვიძლია ვთხოვოთ: „როგორ ავუხსნათ მომხმარებელს დამტკიცებული ვარიანტი ქართულად?“ მოდელის შერჩევამდე ჩამოაყალიბეთ, რა უნდა მიიღოთ და რომელ გადაწყვეტილებაზე იმოქმედებს მიღებული პასუხი.

თუ ბიზნესამოცანა ჯერ ბუნდოვანია, aiNOW-სთან AI-ის გამოყენების შესაძლო გზების განხილვა სამუშაოს კონკრეტულ დავალებებად დაყოფაში დაგეხმარებათ. მომსახურების გვერდი თავისთავად არ ადასტურებს, რომ რომელიმე მოდელი თქვენს მონაცემებს აუცილებლად მოერგება.

შედარება გავრცელებული ბიზნესამოცანების მიხედვით

ქვემოთ მოცემული ცხრილი პირველი საცდელი მიდგომის არჩევაში დაგეხმარებათ. ეს სისტემის აგების შესაძლო ვარიანტებია და არა შედეგის დაპირება. თითოეულს სჭირდება შესაბამისი მონაცემები, შეფასება და ადამიანის მიერ განსაზღვრული კონტროლი.

გამოყენების შემთხვევა: შერეული პროცესის პირობითი მაგალითი

წარმოვიდგინოთ თბილისში მოქმედი დისტრიბუტორი, რომელსაც მარაგის მოულოდნელი დეფიციტის შემცირება სურს. გაყიდვების თანამშრომლებმაც უფრო სწრაფად უნდა უპასუხონ მყიდველს, როცა ის პროდუქტის ხელმისაწვდომობას კითხულობს. ამ პირობით მაგალითში სამუშაო სამ ნაწილად იყოფა.

1. შეფასება. პროგნოზირების მოდელი წარსულ შეკვეთებს, სეზონურობასა და მიმდინარე მარაგს განიხილავს. თითოეული პროდუქტის ჯგუფისთვის მოთხოვნას აფასებს და პროგნოზს შესაბამისი დიაპაზონით აბრუნებს. მისი შედეგი მომხმარებლისთვის გამზადებული აბზაცი არ არის.
2. მოძიება და ახსნა. საძიებო ნაწილი მარაგის შესახებ დამტკიცებულ წესს, მიწოდების პირობებსა და პროდუქტის ჩანაწერებს პოულობს. გენერაციული მოდელი ამ წყაროების მიხედვით მოთხოვნილ ენაზე პასუხის პროექტს ამზადებს.
3. კონტროლირებადი მოქმედება. წინასწარ გაწერილი პროცესი მოთხოვნას აღრიცხავს. თუ მარაგი, მიწოდება ან მომხმარებლის შესაბამისობა დამტკიცებულ პირობებს სცდება, პასუხი თანამშრომელს გადაეცემა.

ამ კომბინაციაში თითოეულ ნაწილს თავისი სამუშაო აქვს. პროგნოზირების ნაწილი ცვალებად მაჩვენებელს აფასებს. მოძიება კომპანიის მოქმედ ფაქტებს გვაწვდის. გენერაცია გასაგებ ტექსტს ქმნის. წესები და პასუხისმგებელი პირი კი განსაზღვრავს, შეიძლება თუ არა მოქმედების შესრულება. მოდელს ყველა ეტაპის გავლა მხოლოდ იმიტომ არ უნდა დაევალოს, რომ გამართულად წერს.

რეკომენდაციები: კითხვები მოდელის შერჩევამდე

სამუშაო განხილვისას თითოეულ კითხვას წერილობით უპასუხეთ. პასუხებმა უნდა აჩვენოს, რით შეამოწმებთ მიღებულ შედეგს და ვის ეკისრება გადაწყვეტილება.

• ზუსტად რა უნდა მიიღოთ: რიცხვი, კატეგორია, დოკუმენტიდან ამოღებული ველი, ტექსტის პროექტი, რეკომენდაცია თუ შესრულებული მოქმედება?
• რომელი მონიშნული ისტორიული მონაცემი ან დამტკიცებული წყარო დაგანახებთ, სწორია თუ არა შედეგი?
• რა მოხდება, თუ მტკიცებულება აკლია, წყაროები ერთმანეთს ეწინააღმდეგება ან შემთხვევა სასწავლო მაგალითებს არ ჰგავს?
• სისტემის პასუხის შემდეგ გადაწყვეტილებაზე ვინ არის პასუხისმგებელი?
• შეუძლია თუ არა წინასწარ გაწერილ წესს იმავე ეტაპის შესრულება შეცდომის ნაკლები შესაძლებლობით?
• რისი ნახვა სჭირდება შემმოწმებელს შეტყობინების გაგზავნამდე, ჩანაწერის შეცვლამდე ან სხვა გარე მოქმედებამდე?

Google-ის მანქანური სწავლების გზამკვლევი ზედამხედველობით სწავლებას მონიშნულ მონაცემებს, რეგრესიასა და კლასიფიკაციას უკავშირებს. AWS-ის განმარტებით, პროგნოზული ანალიტიკა მიმდინარე და ისტორიულ მონაცემებს იყენებს. აქედან პრაქტიკული კითხვა გამომდინარეობს: თუ გუნდი სამიზნე მაჩვენებელს, კატეგორიას ან სანდო შეფასების ნიმუშს ვერ განსაზღვრავს, პროგნოზირების პროექტისთვის შესაძლოა ჯერ ადრე იყოს. გენერაციული ტექსტი ამოცანის გამოკვლევაში მაინც დაგეხმარებათ, თუმცა მტკიცებულებისა და პასუხისმგებლობის დაზუსტებამდე ის მოსამზადებელ მასალად უნდა დარჩეს.

სად იკვეთება მიდგომები და რა შეზღუდვა რჩება

რეალურ სისტემაში კატეგორიები ერთმანეთს ერწყმის. მხარდაჭერის პროცესმა შეიძლება მოთხოვნა დააჯგუფოს, შესაბამისი წესი მოძებნოს, პასუხი დაწეროს და ჯავშნის წინასწარ განსაზღვრული პროგრამული ფუნქცია გამოიძახოს. პროგნოზული შეფასება შეიძლება აგენტის შესატან მონაცემად იქცეს, გენერაციულმა მოდელმა კი დოკუმენტიდან სტრუქტურირებული ველები ამოიღოს. მომწოდებლები სიტყვებს „AI“ და „აგენტი“ განსხვავებული მექანიზმების აღსაწერადაც იყენებენ.

არცერთი მიდგომა თავისთავად არ ასწორებს უხარისხო მონაცემებს, გაურკვეველ პასუხისმგებლობას ან დამტკიცების გამოტოვებულ წესს. პროგნოზი შეიძლება არასანდო გახდეს, როცა მომავალი წარსულისგან მნიშვნელოვნად განსხვავდება. გენერაციულმა პასუხმა კი დასრულებული ტექსტის შთაბეჭდილება შექმნას, მიუხედავად გამოტოვებული პირობისა ან გამოგონილი დეტალისა. შეფასება კონკრეტულ ამოცანას უნდა შეესაბამებოდეს; სისტემას პასუხისგან თავის შეკავებისა და ადამიანთან გადამისამართების გზაც სჭირდება.

პირველი პრაქტიკული ნაბიჯი

აირჩიეთ ერთი პროცესი და დახაზეთ ოთხი უჯრა: შესატანი მონაცემები, საჭირო შედეგი, ნებადართული მოქმედება და პასუხისმგებელი პირი. თითოეული ეტაპი აღნიშნეთ როგორც წესზე დაფუძნებული, პროგნოზული, გენერაციული ან ჯერ გაურკვეველი. მცირე ვარიანტი ისეთ რეალურ მაგალითებზე გამოსცადეთ, რომელთა შემოწმებაც გუნდს შეუძლია. თუ პროცესი მომხმარებელთან ურთიერთობას, მონაცემთა დაკავშირებას ან დამტკიცებას მოიცავს, aiNOW-ის ბიზნესავტომატიზაციის გვერდზე გაეცანით მიმართულებას და გაურკვეველი საკითხები მოგვწერეთ.

ხშირად დასმული კითხვები

შეუძლია თუ არა გენერაციულ მოდელს პროგნოზის გაკეთება?

გენერაციულმა მოდელმა შეიძლება პროგნოზის მსგავსი წინადადება დაწეროს. ეს წინადადება ჯერ შემოწმებული პროგნოზირების მოდელის შედეგი არ არის. პროექტად განიხილეთ, სანამ გუნდი სამიზნე მაჩვენებელს, მონაცემებს, შეფასების მეთოდსა და გადაწყვეტილებაზე პასუხისმგებელ პირს არ განსაზღვრავს.

უნდა დაიწყოს თუ არა ბიზნესმა ყველაზე მოწინავე მოდელით?

დაიწყეთ უმარტივესი მექანიზმით, რომელიც ამოცანასა და კონტროლის მოთხოვნებს აკმაყოფილებს. გენერაცია ან აგენტის შესაძლებლობები მაშინ დაამატეთ, როცა არსებული წესები კონკრეტულ, შემოწმებად ამოცანას ვეღარ ასრულებს.

დაკავშირებული მასალა

• ბიზნეს-პროცესში რა როდის გჭირდებათ: წესი, ჩატბოტი თუ AI აგენტი
• ცხრილის ანალიზი თუ პროგნოზი? აირჩიეთ კითხვით
• AI-ის პროგნოზი მიზეზს არ ამტკიცებს: ბიზნესგადაწყვეტილების გზამკვლევი
• AI პილოტი ბიზნესში: როგორ გადაწყვიტოთ გაგრძელება