Microsoft представили «EmotionPrompt»: улучшение эмоциональный интеллект ИИ в языковых моделях

Команда исследователей Microsoft поразила мир новым проектом EmotionPrompt: усовершенствование эмоционального интеллекта искусственного интеллекта в различных языковых моделях. Вперед, AI, давай учиться чувствовать! 🤖❤️🌍 #Microsoft #AI #эмоциональныйинтеллект #новыепрорывы

 Исследователи Microsoft представили

Эмоциональный интеллект является историческим краеугольным камнем в широкой мозаике человеческих качеств. Эмоциональное понимание – это способность распознавать и правильно обрабатывать эмоциональные данные, а затем использовать эти данные для руководства логическими и аналитическими процессами, такими как решение проблем и управление поведением. Рефлексы, восприятие, когнитивные процессы и поведение – все это порождает эмоции, а различные внутренние и внешние факторы могут влиять на эти компоненты. Изучение самоконтроля, социально-когнитивной теории и важности положительных эмоций показывает, что контроль эмоций может влиять на умение человека решать проблемы. Из-за широкого спектра влияния на людей, теория регуляции эмоций была использована в таких различных областях, как образование и здравоохранение.

Новые исследования, проведенные CAS, Microsoft, Уильям и Мэри, Пекинский нормальный университет и HKUST, исследуют связь между эмоциональным интеллектом и сложными моделями ИИ. Возникающие большие языковые модели (LLM) продемонстрировали впечатляющую производительность в различных задачах, включая логическое мышление, обработку и генерацию естественного языка и решение проблем в области науки, технологии, инженерии и математики, что делает их одним из самых многообещающих исследовательских направлений в области искусственного общего интеллекта. Последнее исследование показало, что LLM GPT-4 способен выполнять несколько сложных задач, разработанных людьми, что свидетельствует о его потенциале в области ИИ. Однако до сих пор неизвестно, способны ли LLM интерпретировать психологические эмоциональные импульсы, фундаментальное преимущество людей, которое помогает им улучшить свои навыки решения проблем. Несколько ученых добились значительных успехов в различных областях, используя методы контекстного обучения. Однако, учитывая различия в их возможностях, не все LLM будут одинаково получать пользу от доступных методов. Недавние исследования показали, что LLM способны распознавать и обрабатывать эмоциональные подсказки, но не было изучено, как эмоциональный интеллект LLM существенно влияет на повышение их производительности.

Новые исследования делают первый шаг в исследовании потенциала LLM для понимания и использования эмоциональных стимулов. Эмоциональные подсказки, связанные с надеждой, уверенностью в себе и одобрением сверстников, доказано, что положительно влияют на результаты в предыдущих психологических исследованиях. Примеры применения этого явления в реальной жизни включают поднятие настроения для улучшения успеваемости в учебе и улучшение физического благополучия. Исследователи вдохновились этими психологическими процессами и представили EmotionPrompt – простой, но мощный метод исследования эмоционального интеллекта LLM. Они разработали 11 утверждений в качестве психологических фраз, которые могут использоваться в качестве дополнительных подсказок для LLM для вызова эмоциональной реакции.

В исследовании использовались детерминированные и генеративные задачи, охватывающие широкий спектр уровней сложности. Были проведены испытания с несколькими LLM, такими как FlanT5-Large, Vicuna, Llama 2, BLOOM, ChatGPT и GPT-4, на 24 задачах по инструкции и 21 задаче BIG-Bench, которые являются детерминированными и могут быть оценены с помощью общих метрик. Также было проведено исследование с участием 106 участников, чтобы оценить качество генерации задач с использованием обычных и эмоциональных подсказок на основе GPT-4, так как эти задачи не могут быть оценены традиционными и автоматическими методами. Исследование показало, что эмоциональные подсказки значительно повышают производительность генеративных задач (среднее улучшение показателей производительности, достоверности и ответственности составляет 10,9%). Стандартные эксперименты также показывают, что LLM обладают эмоциональным интеллектом и могут быть улучшены эмоциональными стимулами.

Исследователи также проанализировали, почему EmotionPrompt полезен для LLM, оценивая влияние эмоциональных стимулов на конечные результаты через внимание к входу. Исследование показывает, что градиенты в LLM получают пользу от эмоциональных стимулов, давая им больший вес, что положительно сказывается на результате путем улучшения представления исходных подсказок. Было проведено исследование абляции, чтобы узнать, как размер модели и температура влияют на эффективность EmotionPrompt.

Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…