Введение в большие языковые модели (LLMs)
Большие языковые модели (LLMs) являются важными инструментами в области поддержки клиентов, автоматизированного создания контента и извлечения данных. Однако их эффективность может быть ограничена проблемами с последовательным выполнением детализированных инструкций, особенно в высокозначимых сферах, таких как финансовые услуги.
Проблемы, с которыми сталкиваются LLMs
LLMs часто испытывают трудности с запоминанием инструкций, что может приводить к отклонениям от запланированного поведения. Они также могут генерировать вводящую в заблуждение информацию, известную как галлюцинация, что делает их менее надежными в сценариях, требующих точного принятия решений.
Ключевые проблемы
Сохранение последовательности рассуждений в сложных сценариях является значительной проблемой. В то время как LLMs хорошо работают с простыми запросами, их производительность снижается в многоэтапных разговорах. Основные проблемы включают:
- Смещение согласования: Модели могут отклоняться от первоначальных инструкций, что приводит к неправильной интерпретации.
- Забывание контекста: Недавняя информация может затмить более ранние детали, что приводит к игнорированию критических ограничений.
Текущие решения и их ограничения
Различные техники подсказок были разработаны для улучшения соблюдения инструкций, такие как Chain-of-Thought (CoT) и Chain-of-Verification. Однако эти методы часто не имеют необходимой структуры для эффективного выполнения ограничений, специфичных для конкретной области.
Введение в запросы внимательного рассуждения (ARQs)
Исследователи компании Emcie Co Ltd. разработали запросы внимательного рассуждения (ARQs) для устранения этих ограничений. ARQs используют структурированный план рассуждений, который направляет LLMs через заранее определенные запросы, улучшая соблюдение инструкций и минимизируя ошибки.
Обзор структуры ARQ
Структура ARQ состоит из нескольких этапов:
- Целевые запросы: Структурированные запросы напоминают модели о ключевых ограничениях перед генерацией ответов.
- Пошаговая обработка: Модель обрабатывает серию запросов для укрепления специфического для задачи рассуждения.
- Шаг проверки: Модель проверяет свой ответ по заранее определенным критериям для обеспечения правильности.
Оценка производительности
В тестах, проведенных в рамках системы Parlant, ARQs достигли 90.2% успеха в 87 сценариях разговоров, превзойдя как CoT (86.1%), так и прямую генерацию ответов (81.5%). ARQs показали отличные результаты в предотвращении неправильного применения инструкций и снижении ошибок галлюцинации.
Ключевые выводы
- ARQs улучшили соблюдение инструкций, достигнув 90.2% успеха.
- Они снизили ошибки галлюцинации на 23% по сравнению с CoT.
- В сценариях повторного применения инструкций ARQs имели успех в 92.19% случаев.
- ARQs снизили использование токенов на 29% в задачах классификации.
- Механизм проверки помог предотвратить смещение согласования.
Будущие направления исследований
Будущие исследования будут сосредоточены на оптимизации эффективности ARQ и изучении его применения в различных системах принятия решений на основе ИИ.
Преобразуйте свой бизнес с помощью ИИ
Изучите, как технологии ИИ могут улучшить ваши операции:
- Определите процессы, которые можно автоматизировать.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы измерить влияние ваших инвестиций в ИИ.
- Выберите настраиваемые инструменты, которые соответствуют вашим целям.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные и постепенно расширяйте свои инициативы в области ИИ.
Свяжитесь с нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в вашем бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru или обратитесь через Telegram, X или LinkedIn.
