Автономное планирование для больших языковых моделей (LLMs)

Большие языковые модели (LLMs) демонстрируют впечатляющие результаты в языковых задачах, но их способность к автономному планированию, особенно в сложных сценариях, остаётся ограниченной. Традиционные подходы сталкиваются с трудностями, связанными с корректировкой ошибок и отслеживанием состояния задач.

Проблемы в традиционных методах

Существующие методы, такие как Chain-of-Thought, не справляются в ситуациях, требующих поиска альтернативных путей. Обычно они зависят от внешних инструментов, что усложняет процесс и увеличивает затраты. Это вызывает необходимость в более эффективных методах при планировании LLM.

Решение: AoT+

Исследователи из Вирджинии разработали метод AoT+, который улучшает предыдущую методику, предлагая две ключевые инновации.

1. Периодическое создание структурированных состояний

Этот метод решает проблему “галлюцинаций” состояний — когда модель теряет след проблемы. AoT+ вставляет явные резюме состояний в процесс рассуждения. Например, в задаче с блоками модель периодически обновляет текущее состояние, избегая ошибок и уменьшая когнитивную нагрузку.

2. Случайное добавление траекторий

AoT+ вводит контролируемую случайность в процесс поиска путей. Это позволяет модели исследовать различные пути, при этом оставаясь на правильном курсе к цели. Смешивание успешных и неуспешных попыток создает гибкость и адаптивность в решении задач.

Результаты применения AoT+

Метод показал значительные улучшения. В задачах планирования, таких как Blocksworld, AoT+ достиг 82% точности с моделью GPT-4, превосходя предыдущие методы. Важно отметить, что AoT+ использовал в три раза меньше токенов и выполнял задачи в шесть раз быстрее, что подтверждает его эффективность.

Вывод

AoT+ демонстрирует важный шаг вперёд в автономном планировании для LLM. Этот метод открывает новые возможности применения ИИ в реальном мире, где эффективность и автономия имеют решающее значение. Успех AoT+ подчеркивает огромный потенциальный вклад ИИ в различные сферы бизнеса.

Как вашему бизнесу может помочь ИИ

Если вы хотите внедрить ИИ в свою работу и повысить эффективность, следуйте нескольким шагам:

• Определите, где ИИ может быть полезен вашим клиентам.
• Выберите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки внедрения.
• Постепенно внедряйте решения ИИ, начиная с небольших проектов.
• Анализируйте полученные данные и расширяйте автоматизацию.

Для получения советов по внедрению ИИ и решениям от Flycode.ru, напишите нам.