Многошаговые запросы и их значение
Многошаговые запросы всегда были сложной задачей для агентов больших языковых моделей (LLM). Они требуют нескольких этапов рассуждений и информации из разных источников. Эти запросы важны для анализа понимания, рассуждений и функциональных возможностей моделей.
Значение многошаговой оценки
С появлением новых больших моделей, которые обещают невероятные возможности, многошаговые инструменты помогают объективно оценить их, предоставляя сложные запросы, которые модели должны разложить на составляющие и решать поэтапно, используя подходящие инструменты.
Проблемы существующих методов
Существующие работы в этой области не предлагают надежных методов оценки. Методы, предложенные ранее, основывались на симуляции запросов для заданного набора инструментов, что не учитывало взаимозависимость инструментов и многошаговое рассуждение. Отсутствие проверяемых ответов также приводит к предвзятости моделей и ошибкам в оценке.
Решение: ToolHop
Исследователи из Университета Фудань и компании ByteDance представили ToolHop — набор данных, специально разработанный для оценки многошаговых инструментов. Он включает 995 тщательно разработанных пользовательских запросов и 3,912 связанных инструментов.
Преимущества ToolHop
- Разнообразные запросы
- Локально исполняемые инструменты
- Смысловые взаимозависимости
- Подробная обратная связь
- Проверяемые ответы
Ключевые этапы подхода
Создание инструментов
Создается предварительный набор документов инструментов на основе пользовательского многошагового запроса. Документ структурируется так, чтобы сохранить взаимозависимость и актуальность.
Уточнение документации
Подготовленный документ проходит фильтрацию для поддержки оценки моделей в сложных многошаговых сценариях, добавляются новые функции и оптимизируются параметры.
Генерация кода
На этом этапе создаются локально исполняемые функции, что позволяет осуществлять взаимодействие между моделью и инструментами.
Результаты исследования
ToolHop был протестирован на 14 LLM из пяти семейств. Оценка показала, что использование инструментов увеличивает производительность моделей в среднем на 12%, а для моделей GPT — до 23%.
Выводы
Данное исследование представляет собой обширный набор данных для решения многошаговых запросов. Хотя LLM значительно улучшили свои возможности, использование инструментов все еще требует доработки.
Как применять ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте ToolHop для оценки многошаговых запросов. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите области для автоматизации и ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.
Шаги к внедрению ИИ
- Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- Анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ ассистента в продажах
Этот ИИ ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.
