Использование Large Language Models (LLMs) в искусственном интеллекте
Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в искусственном интеллекте, особенно в задачах, не требующих предварительных данных обучения, известных как Zero-Shot Learning. Они оцениваются по своей способности выполнять новые задачи и генерировать выходные данные в структурированном формате, таком как JSON. Структурированные выходные данные критически важны для развития комплексных систем искусственного интеллекта, включающих в себя несколько LLM-выводов или взаимодействий с внешними инструментами.
Проблема структурированных выходных данных в LLMs
Одной из значительных проблем при использовании LLMs в продвинутых системах искусственного интеллекта является обеспечение соответствия их выходных данных заранее определенным форматам, необходимым для беспрепятственной интеграции в многокомпонентные системы. Неправильное соответствие формату может вызвать значительные нарушения в общей работе системы, особенно когда LLMs используют другие инструменты или модели.
Решение проблемы
Исследование предлагает использовать новые методы, такие как prompt optimization, для улучшения форматирования JSON-ответов без использования структурированного декодирования. Также важно провести дополнительные исследования, чтобы исследовать продвинутые техники, такие как ансамблирование, механизмы повторной попытки и оптимизацию подсказок, чтобы улучшить надежность и последовательность генерации структурированных выходных данных.
Результаты и перспективы
Исследование выявило значительную изменчивость в способности LLMs генерировать структурированные выходные данные, особенно в более сложных сценариях. Введение бенчмарка StructuredRAG предоставляет ценный инструмент для оценки и улучшения производительности LLMs в генерации JSON-выходов. Результаты показывают, что, несмотря на то, что текущие LLMs могут достигать высоких показателей успеха в определенных задачах, существует значительное пространство для улучшения, особенно в генерации более сложных структурированных выходных данных.
