Исследование ReAct Prompting от университета Аризоны: роль сходства примеров в улучшении работы больших языковых моделей
Большие языковые модели (LLM) быстро развиваются, особенно в области обработки естественного языка (NLP) и понимания естественного языка (NLU). Они отлично справляются с генерацией текста, суммаризацией, переводом и ответами на вопросы. Однако их потенциал в задачах, требующих размышлений и планирования, еще предстоит исследовать.
Практические решения:
Для улучшения производительности LLM в задачах рассуждений применяются различные методы. Например, техника ReAct, которая интегрирует следы рассуждений с выполнением действий, утверждает, что повышает способности LLM в последовательном принятии решений.
Однако исследование показало, что успех этого метода сильно зависит от сходства между примерами и задачами, что может ограничить его применимость в более широких областях.
Рекомендации:
Если ваша компания хочет использовать преимущества искусственного интеллекта (ИИ) и оставаться в числе лидеров, важно грамотно определить области для его применения. Найти моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ, определить ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить, и постепенно внедрять решения ИИ, начиная с малых проектов и анализируя полученные результаты. Подберите подходящее решение, которое эффективно поддерживает ваши цели.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент помогает в ответах на вопросы клиентов, генерации контента и уменьшении нагрузки на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
