Улучшение рассуждений с помощью извлечения информации: новый подход к фактическому рассуждению в медицине и повседневной жизни.

Вопросы и ответы в области медицины

Вопросы и ответы (QA) играют важную роль в обработке естественного языка, позволяя давать точные ответы на сложные запросы в разных сферах. В медицине QA сталкивается с уникальными проблемами, требуя сложного мышления и анализа медицинской информации.

Проблемы традиционных систем QA

Традиционные системы QA не всегда могут удовлетворить требования медицинской области, так как они часто не справляются с сложным принятием решений.

Новые методы улучшения

Современные исследования изучают методы, которые улучшают способности reasoning в языковых моделях (LLM). Использование техник, таких как Chain-of-Thought, помогает улучшить способность выводов. Метод Monte Carlo Tree Search (MCTS) оптимизирует пути решений, а Retrieval-Augmented Generation (RAG) помогает моделям опираться на актуальную информацию.

RARE: новое решение для улучшения reasoning

Исследователи из Университета Массачусетса разработали RARE (Retrieval-Augmented Reasoning Enhancement) для повышения точности reasoning в сложных задачах, таких как медицинское и общее reasoning. Это решение включает два этапа: генерация запросов для получения информации и уточнение подзадач. С помощью этого подхода RARE улучшает точность, сохраняя высокие стандарты фактической целостности.

Как работает RARE

RARE использует двухступенчатую архитектуру. Первый этап включает генерацию кандидатов с помощью механизмов извлечения информации, что улучшает релевантность и точность вывода. Второй этап — оценка фактической точности, где используется инновационная система оценки RAFC, выбирающая лучшие ответы на основе фактической поддержки.

Достижения RARE

RARE показывает выдающиеся результаты в медицинских и общих задачах reasoning, превосходя существующие методы. Он демонстрирует значительное улучшение работы, в том числе 2.59% на MedQA и 6.45% на StrategyQA.

Преимущества RARE

Основные преимущества RARE:

Поддержка сложного reasoning без дополнительного обучения модели, что обеспечивает адаптивность и эффективность.
Способность к автономным действиям в процессе reasoning.

Ограничения RARE

Тем не менее, RARE имеет и ограничения:

Тестировался только на открытых моделях, таких как LLaMA 3.1.
Не оптимизирует кратчайшие пути решения.
Использует MCTS для исследования путей действий, не применяя динамическую модель вознаграждения.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где можно внедрить автоматизацию.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов.
Внедряйте решения постепенно, начиная с небольших проектов, и анализируйте результаты.