Персонализация пользовательских моделей ИИ

Тонко настроенный интеллект для точности и высокой производительности

media

Почему персонализация важна?

ИИ, который адаптируется IMG_4325 1.jpg как личный IMG_4324 1.jpg член команды

Персонализация превращает технологию в релевантность. Вместо того чтобы предоставлять одинаковый опыт всем подряд, персонализированный ИИ подстраивается под конкретного пользователя — его цели, поведение и контекст, делая каждое взаимодействие более точным и значимым.

Адаптация модели с учётом контекста

Адаптация модели с учётом контекста

Технический подход к персонализации ИИ, который позволяет моделям динамически корректировать своё поведение на основе контекста конкретного пользователя, сигналов поведения и данных в реальном времени. Комбинируя техники адаптивного обучения, пользовательские встраивания (user embeddings) и контекстно-зависимый инференс, эта система обеспечивает персонализированный интеллект, который непрерывно развивается, оставаясь при этом масштабируемым, эффективным и надёжным в производственной среде.

Преимущества сервиса

Модели ИИ непрерывно обучаются на взаимодействиях с пользователями и контекстных сигналах, позволяя поведению и ответам эволюционировать со временем без необходимости полного дообучения. Это гарантирует, что персонализация остаётся точной по мере изменения пользователей и сценариев использования.
Персонализация в реальном времени достигается за счёт оптимизированных пайплайнов инференса, лёгких слоёв адаптации и эффективного внедрения контекста — что обеспечивает быстрые ответы без компромисса в качестве модели.
Рабочие процессы персонализации разработаны с упором на безопасность и управление данными, обеспечивают изоляцию данных, контроль доступа и соблюдение нормативов, при этом предоставляя организациям полный контроль над данными пользователей.
Модульные API и гибкая архитектура позволяют легко интегрироваться с существующими системами данных, приложениями и стеками ИИ, сокращая время внедрения и эксплуатационные расходы.
Система, построенная на распределённой инфраструктуре промышленного уровня, обеспечивает стабильные персонализированные взаимодействия для широкой базы пользователей, одновременно поддерживая надёжность, эффективность и высокую производительность в масштабе.
Умные модели, работающие локально

Локальный интеллект

Лёгкая архитектура

Низкие требования к вычислительным ресурсам, высокий эффект

Эффективная производительность

Максимальные результаты при минимальных затратах

Умные модели, работающие локально
Лёгкая архитектура
Эффективная производительность
Что нового

-Адаптация модели и тонкая настройка

Методы, такие как параметро-эффективная тонкая настройка (LoRA, адаптеры), непрерывное обучение и обновления на устройстве для персонализации моделей без полного дообучения.

Узнайте, как
- Основные функции

Адаптивный

Обучение

Модель

Тонкая настройка

Адаптация модели и тонкая настройка

-Конвейеры данных и персонализация вывода

Генерация эмбеддингов пользователей, хранилища признаков в реальном времени, разработка подсказок и retrieval-augmented generation (RAG) для внедрения пользовательского контекста во время вывода.

Узнайте, как
- Основные функции

Модель

Вывод

Модель

Развертывание

Конвейеры данных и персонализация вывода