Введение в LLM
Большие языковые модели (LLM) значительно продвинулись в выполнении сложных задач рассуждения. Инновации в архитектуре моделей и методах обучения, таких как обучение с подкреплением (RL), сыграли ключевую роль в этом прогрессе.
Проблемы с текущими LLM
Несмотря на достижения, многие LLM, улучшенные с помощью RL, по-прежнему зависят от статических знаний. Это ограничивает их эффективность в реальных ситуациях, требующих специализированных знаний.
Агентное рассуждение: решение
Недавние разработки ввели концепцию агентного рассуждения, позволяя LLM взаимодействовать с внешними инструментами и средами в реальном времени.
Введение ARTIST
Microsoft Research разработала ARTIST (Агентное Рассуждение и Интеграция Инструментов в Самообучающихся Трансформерах), который сочетает агентное рассуждение и динамическую интеграцию инструментов.
Преимущества ARTIST
ARTIST показал обещающие результаты, улучшив показатели точности на 22% по сравнению с другими моделями.
Рекомендации по внедрению AI в бизнес
- Определите процессы, которые можно автоматизировать.
- Выявите моменты взаимодействия с клиентами, где AI добавляет ценность.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния инвестиций в AI.
- Выберите настраиваемые инструменты, соответствующие бизнес-целям.
- Начните с небольшого пилотного проекта, оцените его эффективность и постепенно увеличивайте использование AI.
Заключение
ARTIST представляет собой значительный шаг вперед в улучшении возможностей LLM через агентное рассуждение и динамическую интеграцию инструментов. Его доказанные преимущества подчеркивают потенциал создания более адаптивных и способных AI-систем, соответствующих конкретным бизнес-потребностям.
Связь
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу info@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram.
