“`html

Интеграция графовых вложений в LLM: новое решение для улучшения способностей искусственного интеллекта

Большие языковые модели (LLM) стали неотъемлемым инструментом искусственного интеллекта, прежде всего благодаря их генеративным возможностям и способности эффективно следовать инструкциям пользователя. Эти особенности делают LLM идеальным инструментом для создания чат-ботов, взаимодействующих с пользователями безупречно. Однако текстовая природа LLM ограничила чат-ботов только текстовыми взаимодействиями.

Расширение LLM для обработки мультимодальных входов

В последние годы были предприняты значительные усилия по расширению LLM для обработки мультимодальных входов, в частности сосредоточенных на интеграции изображений, видео и графических данных. Графовые структуры, такие как программируемые контроллеры (PLC) и компьютерное проектирование (CAD), особенно важны в промышленных приложениях. Интеграция графов в LLM сложна из-за их перестановочно-инвариантной природы и относительного представления.

Новый метод для настройки графовых инструкций LLM

Данная статья из исследований Siemens представляет новый метод настройки графовых инструкций LLM, который включает тонкую настройку моделей для выполнения задач по следованию инструкциям путем их улучшения с помощью понимания графов. Этот подход превосходит метод преобразования графов в текст и поддерживает производительность независимо от размера графа.

Экспериментальные результаты демонстрируют, что предложенный метод существенно улучшает способности LLM обрабатывать графовые данные и избегает ухудшения производительности, связанного с увеличением размера графа. Подход также независим от архитектуры LLM, что подчеркивает его потенциал для широкого применения.

В заключение, интеграция графовых вложений в LLM представляет собой значительный прорыв в области искусственного интеллекта. Этот новый подход предлагает надежное решение для улучшения LLM с возможностями понимания графов, преодолевая ограничения предыдущих методов и поддерживая высокую производительность при обработке графов различного размера.

“`