Функция вызова в системах ИИ

Функция вызова стала важным инструментом в системах искусственного интеллекта (ИИ), позволяя языковым моделям взаимодействовать с внешними инструментами через создание структурированных объектов JSON. Однако текущие методы сталкиваются с проблемами, связанными с симуляцией реальных сценариев взаимодействия. Большинство подходов сосредоточено на генерации сообщений для вызова инструментов, игнорируя сложные требования человеческо-ИИ общения.

Необходимость в адаптивных рамках вызова функций

Сложность диалогов при использовании инструментов требует более целостного подхода, который учитывает взаимодействие инструментов и коммуникацию с пользователем. Поэтому необходимо разработать более сложные и адаптивные рамки вызова функций, которые соединяют техническую точность и естественную динамику общения.

Исследования и новые методы

Недавние исследования сосредоточились на том, как языковые модели используют инструменты, что привело к созданию различных стандартов для оценки их возможностей. Например, такие фреймворки, как APIBench и ToolBench, разрабатывают системные методологии оценки использования инструментов. Однако существующие методы в основном фокусируются на генерации выходных данных для вызова инструментов, что не позволяет напрямую взаимодействовать с пользователями.

FunctionChat-Bench

Исследователи из Kakao Corp. предложили метод FunctionChat-Bench, который оценивает возможности вызова функций языковых моделей в различных сценариях взаимодействия. Этот метод включает в себя набор данных из 700 элементов оценки и автоматизированные программы оценки, что позволяет оценивать производительность языковых моделей в контексте как одноразовых, так и многократных диалогов.

Критерии оценки

Предложенный метод включает два поднабора для оценки: (a) Набор данных для одноразового вызова и (b) Набор данных для диалога. Оценка в наборе данных для одноразового вызова требует, чтобы высказывание пользователя содержало всю необходимую информацию для вызова функции. В наборе данных для диалога моделируются более сложные сценарии взаимодействия, где языковые модели должны адаптироваться к различным контекстам ввода.

Результаты экспериментов

Экспериментальные результаты показывают, что точность моделей не всегда снижалась с увеличением числа кандидатов на функцию. Модель Gemini, например, демонстрирует улучшение точности при увеличении числа кандидатов. Набор данных для диалога предоставляет генерации вызовов инструментов и вопросы для заполнения слотов в многократных взаимодействиях.

Заключение

FunctionChat-Bench представляет собой комплексный стандарт, который всесторонне оценивает возможности вызова функций языковых моделей, расширяя традиционные методологии оценки. Исследование закладывает основу для будущих исследований, подчеркивая сложность интерактивных систем ИИ.

Как ИИ может помочь вашему бизнесу

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте метод FunctionChat-Bench. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.

Шаги для внедрения ИИ

1. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
2. Подберите подходящее решение для автоматизации.
3. Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.
4. Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Используйте ИИ в продажах

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на первую линию.

Узнайте больше о решениях ИИ

Понимание, как ИИ может изменить ваши процессы, поможет вам оставаться конкурентоспособным на рынке.