Исследователи ByteDance представили PaSa: продвинутый агент поиска научных статей на основе больших языковых моделей.

Поиск академических статей: решение сложной задачи

Поиск научных статей является важной, но сложной задачей в исследовательской среде. Исследователи нуждаются в мощных инструментах для поиска информации в специализированных областях знаний. Текущие платформы, такие как Google Scholar, не всегда справляются с такими запросами.

Проблемы традиционных инструментов

Исследователи тратят много времени на изучение литературы и навигацию по обширным базам данных. Существующие методы поиска статей не всегда эффективны, особенно для сложных запросов.

Инновационное решение: PaSa

Исследователи из ByteDance и Пекинского университета разработали PaSa — инновационного агента для поиска статей, использующего большие языковые модели (LLM). PaSa может самостоятельно выполнять сложные стратегии поиска, включая чтение статей и выбор ссылок.

Как работает PaSa

Система состоит из двух агентов: Crawler и Selector. Crawler анализирует запрос пользователя и создает уточненные поисковые запросы. Затем он обрабатывает найденные статьи и добавляет новые релевантные материалы. Selector оценивает соответствие статей исходным требованиям запроса.

Результаты и преимущества

PaSa-7b показывает превосходные результаты по сравнению с другими системами. Он улучшает показатели поиска на 9.64% и значительно превышает результаты Google. В сложных сценариях PaSa-7b демонстрирует еще более высокие показатели.

Заключение

PaSa представляет собой значительный шаг вперед в технологиях поиска научных статей. Используя LLM и методы обучения с подкреплением, PaSa значительно упрощает процесс поиска и анализа научной литературы, экономя время и усилия исследователей.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте возможности ИИ: Определите, где можно применить автоматизацию.
Установите KPI: Определите ключевые показатели, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите решение: Исследуйте доступные варианты ИИ.
Постепенное внедрение: Начните с небольшого проекта и анализируйте результаты.
Расширяйте автоматизацию: Используйте полученные данные для дальнейшего развития.