Оптимизация использования инструментов и эффективности рассуждений в ИИ
Понимание проблемы
Недавние разработки в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали их способность выполнять сложные задачи рассуждения и использовать внешние инструменты, такие как поисковые системы. Основная проблема заключается в обучении этих моделей различать, когда использовать свои внутренние знания, а когда проводить внешний поиск.
Роль обучения с подкреплением
Обучение с подкреплением (RL) предлагает потенциальное решение, вознаграждая эффективное использование поисковых инструментов. Однако традиционные методы RL могут привести к неэффективности, так как модели могут выполнять ненужные поиски для простых запросов.
Инновационные подходы
Исследователи изучили различные стратегии RL для согласования поведения LLM с человеческими ожиданиями, включая:
- Оптимизация проксимальной политики (PPO): Балансирует исследование и стабильность политики.
- Оптимизация предпочтений (DPO): Оптимизирует ответы модели на основе предпочтений пользователей.
- Групповая относительная оптимизация политики (GRPO): Использует групповые оценки для выявления незначительных улучшений в рассуждениях.
Введение SEM: Революционное решение
Исследователи из Ant Group разработали фреймворк обучения с подкреплением после обучения под названием SEM. Этот фреймворк обучает LLM различать, когда использовать поисковые инструменты, а когда полагаться на предыдущие знания.
Результаты и влияние
Эффективность SEM была протестирована на таких бенчмарках, как HotpotQA, GSM8K и MMLU. Результаты показали, что SEM превосходит базовые модели, такие как Naive RAG и ReSearch, как по точности, так и по эффективности поиска.
Практические бизнес-решения
Шаги к внедрению
- Определите возможности автоматизации: Изучите процессы, которые можно автоматизировать с помощью ИИ.
- Улучшите взаимодействие с клиентами: Определите моменты, когда ИИ может добавить значительную ценность в взаимодействии с клиентами.
- Мониторинг ключевых показателей: Установите ключевые показатели эффективности для оценки эффективности ваших ИИ-решений.
- Выбор правильных инструментов: Выберите ИИ-инструменты, которые соответствуют вашим бизнес-целям и позволяют настраивать их.
- Начните с малого: Реализуйте пилотный проект, оцените его успех и постепенно расширяйте свои ИИ-инициативы.
Исследуйте ИИ для трансформации вашего бизнеса
Рассмотрите, как искусственный интеллект может улучшить ваши операции, оптимизируя использование инструментов и повышая эффективность рассуждений. Для получения рекомендаций по управлению ИИ в вашем бизнесе свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru или свяжитесь с нами в Telegram, Twitter или LinkedIn.
Заключение
В заключение, фреймворк SEM демонстрирует значительный потенциал в улучшении того, как большие языковые модели используют внешние поисковые инструменты. Это улучшение открывает путь для более интеллектуальных и ресурсосберегающих приложений ИИ в бизнесе.
