Как ИИ хранит и использует знания?
Большие языковые модели (LLMs) могут понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, благодаря обширным знаниям, встроенным в их параметры. Эта способность позволяет им выполнять сложные задачи и эффективно взаимодействовать с людьми.
Проблемы и вызовы
Однако у LLM есть проблемы: они могут генерировать неточные или предвзятые ответы. Это связано с тем, что мы недостаточно понимаем, как эти модели организуют и используют знания. Без ясного понимания внутренних взаимодействий между компонентами трудно исправлять ошибки и оптимизировать производительность.
Новые подходы
Исследователи из Университета Чжэцзян и Национального университета Сингапура предложили новый подход, называемый «знаниевыми цепями». Эти цепи представляют собой взаимосвязанные подграфы в вычислительной модели, которые помогают эффективно хранить и применять знания.
Преимущества знаниявых цепей
Знаниевыми цепи могут поддерживать более 70% оригинальной производительности модели, используя всего 10% её параметров. Например, точность в задачах по соотношению стран и достопримечательностей увеличилась с 16% до 36% благодаря удалению лишней информации и сосредоточению на ключевых цепях.
Рекомендации для бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где можно автоматизировать процессы.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI). Определите, что вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение. Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте больше
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
