OPTIMA: Повышение эффективности и результативности в многопользовательских системах на основе LLM

Что такое OPTIMA?

OPTIMA – это новая методика, разработанная для улучшения взаимодействия и эффективности задач в многопользовательских системах, основанных на больших языковых моделях (LLM). Она помогает агентам работать вместе, эффективно обмениваясь информацией.

Проблемы, с которыми сталкиваются LLM-агенты

Системы LLM сталкиваются с важными трудностями:

• Неэффективная коммуникация между агентами
• Сложности в оптимизации общей работы системы

Решения, предлагаемые OPTIMA

OPTIMA использует инновационный подход:

• Итеративная модель: генерирует, оценивает и обучает агентов для повышения качества взаимодействия.
• Сбалансированная функция вознаграждения: учитывает эффективность выполнения задач и читабельность общения.
• Методы, вдохновленные Monte Carlo Tree Search: рассматривают каждую коммуникацию как узел дерева, что позволяет сравнивать различные пути взаимодействия.

Результаты внедрения

При тестировании в системах обмена информацией и дебатов, OPTIMA показывает лучшие результаты по сравнению с предыдущими методами:

• Увеличение эффективности выполнения задач и уменьшение использования токенов.
• Пример: вариант iSFT-DPO улучшил F1-оценку на 38.3%, использовав при этом лишь 10% токенов, необходимых для других систем.

Как это может помочь вашей компании?

Если вы хотите, чтобы ваша компания стала более конкурентоспособной с помощью ИИ:

• Оцените, как ИИ может повлиять на вашу работу.
• Выберите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
• Как альтернатива, начните с небольшого проекта и постепенно масштабируйте использование ИИ.

Хотите больше узнать об ИИ?

Если вам нужны рекомендации по внедрению ИИ, пишите нам в чат. Узнайте, как ИИ-assistant в продажах на нашем сайте может упростить вашу работу и поддерживать клиентов.

Заключение

OPTIMA – это наилучший инструмент для повышения эффективности взаимодействия в многопользовательских системах на основе LLM. Новой методике удалось преодолеть существующие трудности и улучшить работу систем в различных задачах.