Новый стандартный инструмент для оценки возможностей использования больших языковых моделей (LLM)

 WTU-Eval: A New Standard Benchmark Tool for Evaluating Large Language Models LLMs Usage Capabilities

“`html

WTU-Eval: новый стандартный инструмент для оценки возможностей использования больших языковых моделей (LLM)

Большие языковые модели (LLM) отлично справляются с различными задачами, включая генерацию текста, перевод и резюмирование. Однако возникает растущая проблема в области обработки естественного языка (NLP) – как эффективно взаимодействовать с внешними инструментами для выполнения задач, выходящих за пределы их встроенных возможностей. Это особенно актуально в реальных приложениях, где LLM должны получать данные в реальном времени, выполнять сложные вычисления или взаимодействовать с API для точного выполнения задач.

Основные проблемы и решения

Одной из основных проблем является процесс принятия решений LLM о том, когда использовать внешние инструменты. В реальных сценариях часто неясно, нужен ли инструмент. Неправильное или ненужное использование инструмента может привести к значительным ошибкам и неэффективности. Поэтому основная проблема, над которой работает недавнее исследование, заключается в улучшении способности LLM различать свои границы возможностей и принимать точные решения относительно использования инструментов. Это улучшение критически важно для поддержания производительности и надежности LLM в практических приложениях.

Традиционные методы улучшения использования инструментов LLM сосредотачивались на настройке моделей для конкретных задач, где использование инструмента обязательно. Техники, такие как обучение с подкреплением и деревья решений, показали свою эффективность, особенно в математическом рассуждении и поиске веб-страниц. Были разработаны бенчмарки, такие как APIBench и ToolBench, для оценки умения LLM работать с API и реальными инструментами. Однако эти бенчмарки обычно предполагают, что использование инструмента всегда необходимо, что не отражает неопределенность и изменчивость, с которыми сталкиваются в реальных сценариях.

Исследователи из Университета Бэйцзяотун, Университета Фучжоу и Института автоматизации КАС представили бенчмарк оценки использования инструментов Whether-or-not tool usage Evaluation (WTU-Eval), чтобы заполнить эту пробел. Этот бенчмарк предназначен для оценки гибкости принятия решений LLM относительно использования инструментов. WTU-Eval включает одиннадцать наборов данных, из которых шесть явно требуют использование инструмента, в то время как оставшиеся пять являются общими наборами данных, которые можно решить без инструментов. Такая структура позволяет провести всестороннюю оценку способности LLM различать, когда использование инструмента необходимо. Бенчмарк включает задачи, такие как машинный перевод, математическое рассуждение и поиск веб-страниц в реальном времени, обеспечивая надежную основу для оценки.

Кроме того, исследовательская группа разработала набор данных для настройки моделей, состоящий из 4000 экземпляров, полученных из тренировочных наборов WTU-Eval. Этот набор данных предназначен для улучшения способности принятия решений LLM относительно использования инструментов. Нацеливая модели с помощью этого набора данных, исследователи стремились улучшить точность и эффективность LLM в распознавании, когда использовать инструменты, и эффективно интегрировать выводы инструментов в свои ответы.

Оценка LLM с использованием WTU-Eval

Оценка восьми ведущих LLM с использованием WTU-Eval выявила несколько ключевых результатов. Во-первых, большинству моделей требуется помощь в определении использования инструмента в общих наборах данных. Например, производительность модели Llama2-13B снизилась до 0% в некоторых вопросах об использовании инструментов в настройках zero-shot, подчеркивая сложности, с которыми сталкиваются LLM в таких сценариях. Однако производительность моделей улучшилась в наборах данных, требующих использования инструментов, когда их способности более тесно соответствовали моделям, таким как ChatGPT. Настройка модели Llama2-7B привела к улучшению средней производительности на 14% и снижению неправильного использования инструментов на 16,8%. Это улучшение было особенно заметно в наборах данных, требующих получения информации в реальном времени и выполнения математических расчетов.

Дальнейший анализ показал, что различные инструменты оказывали разное влияние на производительность LLM. Например, более простые инструменты, такие как переводчики, управлялись более эффективно LLM, в то время как более сложные инструменты, такие как калькуляторы и поисковые системы, представляли большие вызовы. В настройках zero-shot профессиональное мастерство LLM значительно снижалось с увеличением сложности инструментов. Например, производительность модели Llama2-7B снизилась до 0% при использовании сложных инструментов в некоторых наборах данных, в то время как ChatGPT показал значительные улучшения до 25% в задачах, таких как GSM8K, когда инструменты использовались правильно.

Выводы и рекомендации

Бенчмарк WTU-Eval предоставляет ценные исследования ограничений использования инструментов LLM и потенциальных улучшениях. Дизайн бенчмарка, который включает комбинацию использования инструментов и общих наборов данных, позволяет детально оценить способности моделей принятия решений. Успех набора данных для настройки в улучшении производительности подчеркивает важность целенаправленного обучения для улучшения способности LLM принимать решения об использовании инструментов.

В заключение, исследование подчеркивает критическую необходимость для LLM развивать лучшие способности принятия решений относительно использования инструментов. Бенчмарк WTU-Eval предлагает всестороннюю основу для оценки этих способностей, показывая, что хотя настройка может значительно улучшить производительность, многие модели все еще испытывают трудности с точным определением своих границ возможностей. Будущая работа должна сосредоточиться на расширении бенчмарка с добавлением большего количества наборов данных и инструментов, а также на изучении различных типов LLM для улучшения их практических применений в различных реальных сценариях.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…