Интерфейс воплощенного агента: структура ИИ для оценки крупных языковых моделей при принятии решений.

 Embodied Agent Interface: An AI Framework for Benchmarking Large Language Models (LLMs) for Embodied Decision Making

Оценка больших языковых моделей (LLM) в принятии решений

Большие языковые модели (LLM) необходимо оценивать в контексте реализованного принятия решений, то есть их способности выполнять задачи как в цифровой, так и в физической среде. Несмотря на многочисленные исследования и применения LLM, существует недостаток знаний об их реальных возможностях.

Проблемы текущих методов оценки

Современные методы оценки сосредоточены на единственном показателе успешности выполнения задачи. Это не позволяет выявить конкретные недостатки и проблемы в процессе принятия решений. Без этой информации сложно адаптировать LLM для определенных задач, что ограничивает их применение.

Решение: Стандартный интерфейс для агентств

Стандартный интерфейс для агентств разработан для решения этих проблем. Он стандартизирует входные и выходные данные модулей, использующих LLM для принятия решений, и формализует различные типы задач. Вот три основных улучшения:

1. Интеграция различных задач

Интерфейс позволяет объединять задачи, включая временные цели, требующие последовательного выполнения действий, и состояния, где агент должен достичь определенного условия. Это упрощает оценку LLM в разных областях.

2. Основные модули принятия решений

Четыре ключевых модуля включают:

  • Интерпретация целей: понимание намерений инструкции.
  • Декомпозиция подцелей: разделение сложных задач на более простые шаги.
  • Секвенирование действий: определение правильной последовательности выполнения действий.
  • Моделирование переходов: прогнозирование изменений в окружении после каждого действия.

3. Полные метрики оценки

Интерфейс предлагает различные метрики, которые помогают выявить ошибки в процессе принятия решений, например:

  • Ошибки галлюцинации: создание объектов или действий, которых нет в реальности.
  • Ошибки применимости: несоответствие действий, например, забывание открыть чашку перед наливанием жидкости.
  • Ошибки в декомпозиции: пропущенные или лишние шаги, неправильная последовательность действий.

Преимущества интерфейса

Интерфейс для агентств предлагает обширный подход к оценке LLM в задачах, связанных с искусственным интеллектом. Он помогает выявить сильные и слабые стороны LLM, разбивая задачи на более мелкие и тщательно их анализируя. Это позволяет эффективно применять LLM в сложных ситуациях, максимально используя их потенциал.

Практические шаги для внедрения ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим рекомендациям:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
  • Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
  • Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.

Получите помощь по внедрению ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на команду.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект