Понимание подразумеваемого значения в общении
Понимание подразумеваемого значения является важным аспектом человеческой коммуникации. Однако современные модели естественного языка (NLI) сталкиваются с трудностями в распознавании подразумеваемых выводов — утверждений, которые логически выводятся, но не выражены явно. Это ограничивает развитие приложений, таких как разговорный ИИ, суммирование и принятие решений с учетом контекста.
Проблемы текущих моделей NLI
Существующие наборы данных NLI, такие как SNLI и MNLI, в основном сосредоточены на явных выводах. Это приводит к тому, что современные модели неправильно классифицируют подразумеваемые выводы как нейтральные или противоречивые. Даже крупные модели, такие как GPT-4, показывают значительный разрыв в производительности между явными и подразумеваемыми выводами.
Решение: Набор данных Implied NLI (INLI)
Исследователи Google Deepmind и Университета Пенсильвании предложили набор данных Implied NLI (INLI), чтобы устранить этот разрыв. Они разработали систематический метод включения подразумеваемого значения в обучение NLI, используя существующие структурированные наборы данных для создания пар ⟨предпосылка, подразумеваемый вывод⟩.
Создание набора данных INLI
Создание набора данных INLI включает два этапа. На первом этапе существующие структурированные наборы данных преобразуются в формат ⟨подразумеваемый вывод, предпосылка⟩. На втором этапе генерируются явные выводы, нейтральные утверждения и противоречия для обеспечения силы набора данных. INLI включает 40,000 гипотез для 10,000 предпосылок, что создает разнообразный набор для обучения моделей.
Преимущества использования INLI
Модели, обученные на INLI, показывают значительное улучшение в обнаружении подразумеваемых выводов, достигая точности 92.5%. Это значительно выше, чем у моделей, обученных на традиционных наборах данных NLI. Модели хорошо обобщаются на новых наборах данных, что подтверждает их надежность.
Внедрение ИИ в ваш бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, важно проанализировать, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где можно применить автоматизацию, и выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Постепенное внедрение ИИ
Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно. Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI, а затем расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите помощь в внедрении ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который поможет отвечать на вопросы клиентов и снижать нагрузку на вашу команду.
Узнайте больше о решениях от Flycode.ru
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
