Индивидуальная персонализация моделей ИИ

Тонко настроенный интеллект для точности и высокой производительности

media

Почему персонализация важна?

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

Персонализация превращает технологию в релевантность. Вместо одинакового опыта для всех, персонализированный ИИ адаптируется к каждому пользователю — его целям, поведению и контексту, делая каждое взаимодействие точнее и значимее.

Адаптация моделей с учётом контекста

Адаптация моделей с учётом контекста

Технический подход к персонализации ИИ, позволяющий моделям динамически корректировать своё поведение на основе контекста конкретного пользователя, сигналов поведения и данных в реальном времени. Сочетая адаптивные методы обучения, эмбеддинги пользователей и контекстно-осведомлённый вывод, эта система предоставляет персонализированный интеллект, который непрерывно развивается, оставаясь масштабируемым, эффективным и надёжным в производственной среде.

Преимущества сервиса

Модели ИИ непрерывно учатся на взаимодействиях пользователей и контекстных сигналах, позволяя их поведению и ответам эволюционировать со временем без необходимости полного дообучения. Это обеспечивает сохранение точности персонализации по мере изменения пользователей и сценариев использования.
Персонализация в реальном времени достигается за счёт оптимизированных пайплайнов инференса, лёгких слоёв адаптации и эффективной подстановки контекста — что обеспечивает быстрые ответы без ущерба качеству модели.
Процессы персонализации разрабатываются с учётом безопасности и управления данными: поддерживается изоляция данных, контроль доступа и соответствие требованиям, при этом организации получают полный контроль над пользовательскими данными.
Модульные API и гибкая архитектура обеспечивают лёгкую интеграцию с существующими системами данных, приложениями и AI-стэками, снижая время внедрения и эксплуатационные расходы.
Построенная на распределённой, промышленной инфраструктуре, система обеспечивает стабильный персонализированный опыт для больших пользовательских аудиторий, сохраняя надёжность, эффективность и производительность в масштабе.
Умные модели, работающие локально

Локальный интеллект

Лёгкая архитектура

Малые вычислительные ресурсы — большой эффект

Эффективная производительность

Максимальный результат при минимальных затратах

Умные модели, работающие локально
Лёгкая архитектура
Эффективная производительность
Что нового

-Адаптация моделей и тонкая настройка

Методы, такие как параметрически эффективная тонкая настройка (LoRA, адаптеры), непрерывное обучение и обновления на устройстве, позволяют персонализировать модели без полного переобучения.

Узнайте как
- Ключевые особенности

Адаптивный

Обучение

Модель

Тонкая настройка

Адаптация моделей и тонкая настройка

-Пайплайны данных и персонализация инференса

Генерация эмбеддингов пользователей, хранилища фич в реальном времени, разработка подсказок (prompt engineering) и retrieval-augmented generation (RAG) для внедрения пользовательского контекста на этапе инференса.

Узнайте как
- Ключевые особенности

Модель

Инференс

Модель

Сервинг

Пайплайны данных и персонализация инференса