Новая Парадигма Размышления Искусственного Интеллекта
Большие языковые модели (LLM) произвели революцию в сфере искусственного интеллекта благодаря своим удивительным возможностям в генерации текста и решении проблем. Однако, у них есть недостаток — они работают в режиме «быстрого мышления», генерируя выводы на основе одного запроса без итеративной доработки. Новые методы «медленного мышления», такие как цепочка размышлений, разбивают задачи на более мелкие шаги, но все равно ограничены статичными начальными знаниями и не могут динамически интегрировать новую информацию в процессе рассуждения.
Проблемы Существующих Подходов
Существующие подходы к улучшению рассуждений LLM делятся на две категории:
- Системы генерации, дополненные извлечением (RAG), которые загружают внешние знания, но часто вводят нерелевантную информацию, что снижает эффективность и точность.
- Алгоритмы поиска на основе деревьев, такие как Monte Carlo Tree Search (MCTS), позволяют структурированное исследование путей рассуждения, но не имеют механизмов для интеграции контекстных знаний.
Инновации CoAT
Исследователи из Digital Security Group, Qihoo 360 предложили рамку Chain-of-Associated-Thoughts (CoAT), чтобы преодолеть эти ограничения с помощью двух ключевых инноваций:
- Ассоциативная память позволяет динамически интегрировать знания в процессе рассуждения, имитируя человеческие когнитивные ассоциации.
- Оптимизированный алгоритм MCTS включает в себя ассоциативный процесс через четырехступенчатый цикл: выбор, расширение с ассоциацией знаний, оценка качества и обратное распространение ценности.
Архитектура CoAT
В основе CoAT лежит двухпотоковая архитектура рассуждений. Система одновременно исследует возможные пути рассуждения через дерево MCTS, сохраняя ассоциативную память. Каждый узел в дереве поиска генерирует как содержимое, так и ассоциированные знания, присваивая оценки, которые балансируют качество ответа и релевантность знаний.
Преимущества CoAT
Оценка производительности CoAT подчеркивает его превосходство над существующими техниками повышения рассуждений. CoAT показал более богатые и полные ответы по сравнению с базовыми моделями. Он также вводит новые категории рассуждений, такие как этические и регуляторные аспекты, которые отсутствуют в других моделях. В количественных оценках CoAT превосходит другие подходы по точности и актуальности ответов.
Как Использовать ИИ для Развития Вашего Бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте влияние ИИ на вашу работу и определите, где можно применить автоматизацию.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение из множества доступных.
- Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI, а затем расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент, снижающий нагрузку на команду продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
