Трансформеры и их роль в поиске по графам

Трансформеры стали основой больших языковых моделей (LLM), и их применение расширяется на задачи поиска в графах. Поиск по графам важен для решения задач, связанных с исследованием узлов и связей. Однако эффективность трансформеров в этой области остается вопросом.

Проблемы поиска по графам

Графы представляют сложные данные, но требуют эффективных алгоритмов для поиска. Большие графы усложняют задачу, так как необходимо обрабатывать экспоненциально растущие пространства поиска. Текущие архитектуры трансформеров показывают ограниченные результаты и часто полагаются на эвристические подходы, что снижает их надежность.

Методы улучшения

Исследователи из нескольких университетов разработали новую методику обучения для повышения возможностей трансформеров в поиске по графам. Они использовали направленные ациклические графы (DAG) для создания сбалансированных наборов данных, что помогло моделям учиться надежным алгоритмам.

Результаты исследования

Трансформеры, обученные на сбалансированных данных, достигли почти идеальной точности на малых графах, но их производительность значительно ухудшилась на больших графах. Например, точность на графах с более чем 31 узлом упала ниже 50%. Увеличение размеров модели не решило эти проблемы.

Основные выводы

• Модели, обученные на сбалансированных данных, показывают лучшие результаты.
• Метод “экспоненциального объединения путей” может улучшить архитектуру и методы обучения.
• Сложности увеличиваются с ростом размеров графов и шагов поиска.
• Потребуются архитектурные изменения и новые методы обучения для решения существующих проблем.

Как ИИ может помочь вашей компании

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

• Анализируйте возможности: Определите, как ИИ может изменить вашу работу и какую автоматизацию можно применить.
• Определите KPI: Решите, какие ключевые показатели эффективности вы хотите улучшить с помощью ИИ.
• Подберите решение: Изучите доступные варианты ИИ и внедряйте их постепенно, начиная с небольших проектов.
• Расширяйте автоматизацию: На основе полученных данных и опыта увеличивайте масштабы автоматизации.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.

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

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.