Графовое понимание и сложное рассуждение в искусственном интеллекте
Разработка и оценка способностей больших языковых моделей (LLM) к пониманию и рассуждению о граф-структурированных данных является критической областью для различных приложений, включая анализ социальных сетей, поиск лекарств, рекомендательные системы и прогнозирование пространственно-временных данных.
Проблема оценки LLM
Одной из основных проблем оценки LLM является отсутствие комплексных бенчмарков, которые оценивают их способность понимать и рассуждать о различных типах графов. Существующие бенчмарки часто сосредотачиваются на чистом понимании графа и не учитывают разнообразные способности работы с гетерогенными графами.
Графовый бенчмарк GraCoRe
Команда исследователей из Harbin Institute of Technology и Peng Cheng Laboratory представила GraCoRe, новый бенчмарк, разработанный для систематической оценки графового понимания и рассуждения LLM. GraCoRe использует трехуровневую иерархическую таксономию для категоризации и тестирования моделей на графовых задачах. Бенчмарк включает 11 наборов данных с более чем 5000 графов различной сложности, позволяя тестировать LLM на чистых и гетерогенных графах.
Оценка LLM в рамках GraCoRe
Бенчмарк GraCoRe использует трехуровневую иерархическую таксономию для оценки способностей LLM в понимании и рассуждении о граф-структурированных данных. Оценка включает 19 различных задач, используя 11 наборов данных, и тестирует как чистые, так и гетерогенные графы. Сложность графов контролируется путем настройки таких факторов, как размер графа и разреженность сети.
Результаты оценки
Оценка десяти LLM, включая GPT-4o, GPT-4 и GPT-3.5, выявила значительные количественные результаты. GPT-4o показал лучшую общую производительность, превзойдя другие модели в задачах понимания и рассуждения о графах. Результаты также указали на конкретные сильные и слабые стороны текущих способностей LLM, что требует дальнейших исследований и разработок.
Практические применения в бизнесе
Использование AI в бизнесе может улучшить эффективность и производительность. Применение AI для автоматизации задач и определение KPI поможет оптимизировать процессы. Решения от Flycode.ru предлагают много вариантов для внедрения AI в бизнесе и повышения конкурентоспособности.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru
