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.