
«`html
Крупные языковые модели (LLM) стали все более важными в области искусственного интеллекта, особенно в задачах, не требующих предварительных данных обучения, известных как нулевое обучение. Они оцениваются по способности выполнять новые задачи и генерировать выходные данные в структурированном формате, таком как JSON. Структурированные выходные данные критически важны для разработки комплексных систем искусственного интеллекта, включающих множество выводов LLM или взаимодействий с внешними инструментами.
Добавление набора задач StructuredRAG, разработанного Weaviate, позволило оценить способность LLM генерировать структурированные выводы вроде JSON. Были исследованы две передовые модели: Gemini 1.5 Pro и Llama 3 8B-instruct. В результате 24 экспериментов, исследователи определили, что средний процент успешных результатов составил 82,55%. Было обнаружено, что модель Gemini 1.5 Pro превзошла модель Llama 3 8B-instruct, достигнув средний процент успешных результатов 93,4% по сравнению 71,7%.
Структурированные декодирование, такие как алгоритм DOMINO, позволяют улучшить надёжность генерации JSON выходных данных, используя более строгие ограничения в процессе генерации. Однако такие методы могут усложнить интеграцию моделей в существующие системы, и снизить скорость вывода. Также возникают проблемы балансировки между точностью и эффективностью.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ в бизнес, пишите нам на itinai. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале aisalesbotnews.
Кроме того, попробуйте AI Sales Bot saile.ru – он помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу