Исследователи Google AI представили новые методы улучшения производительности LLM с длинным контекстом в генерации с поддержкой поиска.

Искусственный интеллект и его решения для бизнеса

Большие языковые модели (LLM) значительно изменили множество областей, улучшив обработку данных и понимание естественного языка. Одним из важных нововведений является генерация с использованием извлечения информации (RAG), которая позволяет моделям находить нужную информацию из внешних источников для создания более точных ответов.

Проблемы длинных контекстов

Однако интеграция длинных контекстов LLM с RAG сталкивается с определенными трудностями. Увеличение объема извлекаемой информации может перегрузить систему, что приводит к снижению точности ответов. Важно, чтобы дополнительный контекст улучшал качество выводов, а не запутывал модель.

Решения для повышения точности

Исследователи из Google Cloud AI и Университета Иллинойс предложили новые методы для повышения надежности и производительности RAG-систем. Вот некоторые из них:

Перестановка извлечений: Этот метод улучшает порядок, в котором извлекаются данные, помогая модели сосредоточиться на наиболее важной информации.
Явная и неявная настройка: Эти методы обучают модель лучше различать релевантные и нерелевантные данные, что повышает ее устойчивость к шуму.

Преимущества предложенных методов

Использование перестановки извлечений показало улучшение точности на 5% при работе с большими наборами данных. Это особенно важно для сложных задач, где необходимо правильно идентифицировать релевантную информацию.

Ключевые выводы

Улучшение точности на 5% благодаря перестановке извлечений.
Явная настройка помогает модели анализировать и выделять наиболее важную информацию.
Неявная настройка делает модель более устойчивой к шумным данным.
Перестановка извлечений помогает избежать эффекта “потерянного в середине”.

Практическое применение ИИ в вашем бизнесе

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

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение и внедряйте его постепенно.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите помощь в внедрении ИИ

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.