«`html
Искусственный интеллект (ИИ) в современных решениях продаж и маркетинга
Искусственный интеллект (ИИ) переживает сдвиг парадигмы, благодаря прорывам, обусловленным системами, оркестрирующими несколько больших языковых моделей (LLM) и другие сложные компоненты. Этот прогресс подчеркивает необходимость эффективных методов оптимизации для этих сложных ИИ-систем, где вступает в игру автоматическое дифференцирование. Автоматическое дифференцирование революционизировало обучение нейронных сетей, и теперь исследователи стремятся применить подобные принципы для оптимизации более сложных ИИ-систем через текстовую обратную связь от LLM.
Оптимизация сложных систем
Одним из значительных вызовов в области ИИ является оптимизация сложных систем, включающих несколько компонентов, таких как LLM, симуляторы и инструменты веб-поиска. Традиционные методы сильно полагаются на ручные настройки экспертов, что занимает много времени и подвержено человеческим ошибкам. Поэтому существует настоятельная необходимость в принципиальных и автоматизированных методах оптимизации, способных обрабатывать сложность и изменчивость этих систем.
Практические решения
Существующие исследования включают в себя такие фреймворки, как DSPy, который программно оптимизирует системы на основе LLM, и ProTeGi, который использует текстовые градиенты для оптимизации подсказок. DSPy улучшает производительность LLM в различных задачах, структурируя сложные системы как многослойные программы. ProTeGi фокусируется на улучшении подсказок через естественную языковую обратную связь. Эти методы автоматизируют процесс оптимизации, но ограничены конкретными приложениями. TEXTGRAD, вдохновленный этими подходами, расширяет использование текстовых градиентов для более широких задач оптимизации, интегрируя способности рассуждения LLM в различных областях.
Результаты и применение TEXTGRAD
Исследователи из Университета Стэнфорда и Биохаба Чана Цукерберга представили TEXTGRAD, фреймворк, выполняющий автоматическое дифференцирование через текст, используя обратную связь от LLM для оптимизации ИИ-систем. TEXTGRAD преобразует каждую ИИ-систему в граф вычислений, где переменные являются входами и выходами сложных функций. Он использует богатую и интерпретируемую естественноязыковую обратную связь, предоставляемую LLM, для генерации «текстовых градиентов», описывающих, как следует корректировать переменные для улучшения производительности системы. Этот инновационный подход делает TEXTGRAD гибким и простым в использовании, поскольку пользователям нужно только предоставить целевую функцию, не настраивая компоненты или подсказки.
TEXTGRAD использует LLM для генерации подробной обратной связи для различных задач, делая фреймворк применимым в различных областях. Например, в области программирования TEXTGRAD улучшил производительность ИИ-моделей на сложных задачах программирования с платформы LeetCode. Идентифицируя крайние случаи, вызывающие сбои в первоначальных решениях, TEXTGRAD предложил решения для улучшения, что привело к относительному приросту производительности на 20%. В задачах вопросно-ответной системы TEXTGRAD улучшил нулевую точность GPT-4 в бенчмарке Google-Proof Question Answering с 51% до 55%. Фреймворк также разработал новые молекулы, подобные лекарствам, с желательными свойствами, значительно улучшив аффинность связывания и метрики подобия к лекарствам.
Результаты TEXTGRAD говорят сами за себя. В оптимизации программирования он улучшил успешность GPT-4 с 7% до 23% в нулевой настройке и с 15% до 31% при использовании Reflexion. В задачах решения проблем он повысил точность GPT-4 в бенчмарке Google-Proof Question Answering до 55%, что является самым высоким известным результатом для этого набора данных. Для многозадачного понимания языка (MMLU) он увеличил точность с 85,7% до 88,4% в подмножестве машинного обучения и с 91,2% до 95,1% в подмножестве колледжской физики. Эти впечатляющие результаты подчеркивают эффективность TEXTGRAD в улучшении производительности ИИ.
TEXTGRAD оптимизировал молекулы для улучшения аффинности связывания и подобия к лекарствам в химии, демонстрируя его универсальность в многокритериальных задачах оптимизации. Фреймворк сгенерировал молекулы с высокими аффинностями связывания и благоприятными показателями подобия к лекарствам, сравнимыми с клинически одобренными лекарствами. В медицинских приложениях TEXTGRAD улучшил планы лучевой терапии, оптимизируя гиперпараметры для лучшей целировки опухолей и минимизации повреждения здоровых тканей. Способность фреймворка предоставлять содержательное руководство через текстовые градиенты привела к планам лечения, более эффективно соответствующим клиническим целям, чем традиционные методы.
В заключение, TEXTGRAD представляет собой значительное достижение в оптимизации ИИ, используя возможности LLM для предоставления детальной естественноязыковой обратной связи. Этот подход позволяет эффективно и эффективно оптимизировать сложные ИИ-системы, открывая путь к разработке ИИ следующего поколения. Исследователи из Университета Стэнфорда и Биохаба Чана Цукерберга продемонстрировали, что гибкость и простота использования TEXTGRAD делают его мощным инструментом для улучшения производительности ИИ в различных областях. Автоматизируя процесс оптимизации, TEXTGRAD уменьшает зависимость от ручных настроек, ускоряя прогресс исследований и применения ИИ.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Researchers at Stanford Introduce TEXTGRAD: A Powerful AI Framework Performing Automatic “Differentiation” via Text.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
