Зачем РЖД нужны большие языковые модели

Сегодня многие компании активно занимаются разработкой искусственного интеллекта. Одним из перспективных направлений являются LLM или большие языковые модели. Их применение меняет опыт взаимодействия пользователей и сотрудников различных организаций. У РЖД также имеются разработки в этой области. Путешественникам они обеспечивают комфорт в дороге, а сотрудникам компании помогают развивать свои навыки.

Для обычного туриста организация поездки часто является сложной задачей. Необходимо определить даты путешествия, изучить отзывы о доступных отелях, узнать о погодных условиях и климате нового места, а также учесть множество других факторов. Упростить все эти процессы помогут технологии искусственного интеллекта и LLM.

LLM, или большие языковые модели, представляют собой разновидность искусственного интеллекта, используемую для создания текстового контента на основе запросов, формулируемых пользователями. LLM также служат основой для создания интеллектуальных помощников, обладающих обширными знаниями в различных областях.

В настоящее время по всему миру только начинают появляться первые разработки сервисов для путешествий с использованием LLM. Они позволяют легко бронировать отели, места для проведения мероприятий, а также рестораны в незнакомых городах для путешественников. Пользователи, отправляя текстовые или голосовые запросы через сервисы бронирования, получают персонализированные рекомендации относительно маршрутов, пересадок, стоимости, погоды и многих других факторов. Прогресс в области LLM обещает еще более индивидуализировать сферу путешествий.

В России также активно развиваются проекты в области LLM. Например, ВНИИЖТ совместно с РЖД работают над созданием интеллектуального помощника, который сможет консультировать путешественников, предложить оптимальный маршрут и сообщить о доступных акциях. Платформа анализирует вопросы и ответы, создает профиль пользователя и выдает ему персонализированные рекомендации, комментировали ранее специалисты ВНИИЖТ работу в этой сфере.

Чат-бот, основанный на LLM, может стать полезным помощником для пассажиров. Он поможет найти информацию о расписании поездов, маршрутах, ценах на билеты, правилах багажа и об услугах питания в поезде. Также бот обеспечит доступ к различным сервисам, включая онлайн-продажу или обмен билетов как на вокзале, так и в поезде.
Боты на основе LLM сспособны развлечь пассажиров, предложив игры, музыку или новости. Также они будут автоматически уведомлять пассажиров о задержках или отменах поездов, предоставлять информацию о возможных альтернативах и пересадках.

Чат-боты будут полезны и сотрудникам РЖД. Поэтому Центр искусственного интеллекта (ЦИИ) ВНИИЖТ использует генеративные нейронные сети для разработки интеллектуального ассистента железнодорожника. Для его обучения были использованы десятки документов о тяжеловесном движении в РЖД.

«Обучение и повышение квалификации сотрудников - это один из самых распространенных сценариев использования LLM на железных дорогах мира. Железнодорожный транспорт намного сложнее других видов, и без обучающих материалов и курсов сотрудникам сложнее улучшать свои профессиональные навыки и знания. LLM могут автоматически генерировать отчеты о состоянии поездов и инфраструктуры на основе данных, собираемых автоматически или железнодорожным персоналом», - отметил аналитик профильного телеграм-канала Abloud62 Алексей Бойко.

Кроме того, большие языковые модели могут создавать тексты, диалоги и сценарии, помогающие сотрудникам отрабатывать взаимодействие с коллегами, пассажирами и т. д. Среди основных сценариев – обучение правилам техники безопасности, обслуживанию, ремонту подвижного состава и т. д. Языковые модели, по мнению экспертов, позволят, например, оценивать знания сотрудников в формате тестов.
В ближайшее время LLM смогут найти обширное применение на железных дорогах во множестве сценариев. Для этого необходимо обеспечить интеграцию LLM и чат-ботов с системами железных дорог.

«При правильном использовании LLM отрасль железнодорожных перевозок ожидает рост качества знаний и умений персонала, качества обслуживания клиентов, снижение расходов, повышение эффективности работы», – отметил Алексей Бойко.