STORM: ИИ-система для синтеза аутлайнов тем через поиск информации и многоперспективное задание вопросов
Создание подробных и детальных обзоров для длинных статей, таких как те, которые на Википедии, представляет собой значительное препятствие. Традиционные подходы часто не позволяют углубиться в тему полностью, что приводит к статьям, которые либо слишком поверхностны, либо плохо структурированы. Основная проблема заключается в способности систем задавать правильные вопросы и собирать информацию с разных точек зрения для создания информативной и всесторонней статьи.
Текущие решения и их недостатки
Текущие решения, такие как модели RAG (retrieval-augmented generation), пытаются решить эту проблему, интегрируя внешний поиск информации с возможностями языковой модели. Однако эти модели часто испытывают затруднения в создании разнообразных вопросов и структурировании информации последовательно. Они могут формулировать слишком общие вопросы, которые упускают важные детали, или не улавливают различные точки зрения, что в итоге приводит к поверхностным и неполным статьям.
Новое решение: STORM
Исследователи из Стэнфорда представили систему STORM (Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking). Это новая ИИ-система, которая предлагает новое решение для вышеуказанной проблемы. Она улучшает возможности исследования больших языковых моделей, позволяя им генерировать подробные и всесторонние аутлайны для длинных статей. STORM работает на основе двух основных гипотез: разнообразные точки зрения приводят к разнообразным вопросам, и подробные вопросы требуют итеративного исследования. Используя эти принципы, STORM может генерировать более глубокие и проницательные вопросы, что в конечном итоге приводит к более структурированным и детальным статьям.
Методология STORM
STORM выполняет обнаружение перспективы путем поиска и анализа статей на Википедии по смежным темам, чтобы выявить различные точки зрения.
Она генерирует вопросы, принимая во внимание конкретные точки зрения, что позволяет возникать широкому спектру запросов. Затем эти вопросы уточняются через многоразовые разговоры, где система моделирует диалоги, основанные на информации из Интернета.
STORM создает структурированный аутлайн на основе собранной информации и внутренних знаний языковой модели.
Эффективность и вызовы
Эффективность STORM оценивается с использованием набора данных FreshWiki, который включает недавние качественные статьи из Википедии. Метрики оценки сосредотачиваются на качестве аутлайна, его полноте, структурировании и актуальности по сравнению с статьями, написанными людьми. Как автоматические, так и людские оценки показывают, что STORM превосходит традиционные модели RAG, особенно в плане полноты и структурирования статей. Это демонстрирует способность STORM генерировать всесторонние и детальные аутлайны.
Несмотря на значительные улучшения, STORM сталкивается с вызовами, такими как предвзятость источников и избыточное объединение несвязанных фактов. Решение этих проблем будет иметь решающее значение для дальнейшего улучшения производительности системы. Тем не менее, STORM представляет собой надежную систему для автоматизации предварительной стадии создания длинных статей. Она подчеркивает важность многоперспективного и итеративного исследования при создании детальных и структурированных аутлайнов, устанавливая новый стандарт для создания основательного контента.
Применение ИИ-системы STORM в вашем бизнесе
Если вы хотите улучшить ваш бизнес с помощью ИИ, то STORM может быть полезным инструментом для автоматизации создания контента и исследований. Мы предлагаем проанализировать, как ИИ может изменить вашу работу, найти моменты для применения автоматизации, определить ключевые показатели эффективности, и подобрать подходящее решение. Вы можете начать с маленького проекта, и постепенно расширять автоматизацию, основываясь на полученных данных и опыте.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, напишите нам на https://t.me/flycodetelegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
