«`html
Использование крупных языковых моделей (LLM) для планирования в сетях
Крупные языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, привлекли много внимания, поскольку они способны выполнять широкий спектр задач, включая обработку языка, извлечение знаний, рассуждения, планирование, программирование и использование инструментов. Эти способности вызвали интерес к созданию еще более сложных моделей и намекают на возможность появления искусственного общего интеллекта (AGI).
Архитектура нейронной сети Transformer, на которой основаны LLM, использует авторегрессивное обучение для предсказания следующего слова в последовательности. Этот успех вызывает вопрос о том, почему предсказание следующего слова в последовательности приводит к такому высокому уровню интеллекта.
Исследователи изучают различные аспекты, чтобы глубже понять мощность LLM. В частности, способность к планированию LLM была изучена в недавнем исследовании, что является важной частью человеческого интеллекта, занятого задачами, такими как организация проектов, планирование поездок и доказательство математических теорем. Исследователи стремятся сузить разрыв между базовым предсказанием следующего слова и более сложными интеллектуальными поведениями, понимая, как LLM выполняют задачи планирования.
В недавнем исследовании команда ученых представила результаты проекта ALPINE (Autoregressive Learning for Planning In NEtworks). Исследование погружается в то, как механизмы авторегрессивного обучения моделей языка на основе Transformer позволяют развивать способности к планированию. Цель команды — выявить возможные недостатки в способностях планирования этих моделей.
Команда определила планирование как задачу поиска пути в сети для изучения этого. Создание легитимного пути от заданного исходного узла к выбранному целевому узлу является целью в данном случае. Результаты продемонстрировали, что Transformer, внедряя матрицы смежности и достижимости в свои веса, способен выполнять задачи поиска пути.
Команда теоретически исследовала динамику обучения на основе градиентов у Transformer. Согласно этому, Transformer способен изучать как сжатую версию матрицы достижимости, так и матрицу смежности. Эксперименты были проведены для подтверждения этих теоретических идей, демонстрируя, что Transformer может изучать как неполную матрицу достижимости, так и матрицу смежности. Команда также использовала Blocksworld, бенчмарк реального мира для планирования, чтобы применить эту методологию. Результаты подтвердили основные выводы, указывая на применимость методологии.
Исследование выявило потенциальный недостаток Transformer в поиске пути, а именно их неспособность распознавать связи достижимости через транзитивность. Это означает, что они не смогут работать в ситуациях, когда для создания полного пути требуется конкатенация путей, то есть Transformer может неправильно определить правильный путь, если путь включает в себя связи, охватывающие несколько промежуточных узлов.
Команда подвела итоги своих основных вкладов:
- Проведен анализ планирования задач Transformer с использованием авторегрессивного обучения в теории.
- Эмпирически подтверждена способность Transformer извлекать информацию о смежности и частичной достижимости и создавать легитимные пути.
- Выявлена неспособность Transformer полностью понимать транзитивные взаимодействия достижимости.
В заключение, данное исследование проливает свет на основные принципы авторегрессивного обучения, способствующие проектированию сетей. Это исследование расширяет знания о общих планировочных способностях моделей Transformer и может помочь в создании более сложных систем искусственного интеллекта, способных решать сложные планировочные задачи в различных отраслях.
Посмотрите статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит ученым этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit.
ALPINE: Autoregressive Learning for Planning in Networks
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте ALPINE: Autoregressive Learning for Planning in Networks.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. 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.
«`
