Новая система планирования для точного и эффективного долгосрочного планирования с помощью языковых моделей.

«`html

Эффективные решения для развития бизнеса с использованием искусственного интеллекта (ИИ)

Одно из ключевых препятствий в исследованиях ИИ — повышение эффективности и точности языковых моделей для долгосрочного планирования. Традиционные методы либо не обладают достаточной скоростью для реального времени, либо не обеспечивают необходимую точность для сложных задач. Решение этой проблемы критически важно для продвижения практических применений ИИ в областях, таких как робототехника, навигация и другие области, требующие надежных и гибких возможностей планирования.

Решение вызовов планирования с помощью System-1.x Planner

Существующие методы решения долгосрочного планирования включают два основных подхода: планировщики System-1 и планировщики System-2. Планировщики System-1 быстро генерируют планы без явного поиска, но часто страдают от неточности, что делает их непригодными для выполнения сложных задач. Планировщики System-2, с другой стороны, включают преднамеренное пошаговое планирование, которое, хотя и точное, требует больших вычислительных затрат и слишком медленно для применения в реальном времени. Эти ограничения приводят к неэффективности и субоптимальной производительности, особенно когда ограничения и цели пользователя не интегрированы в процесс планирования.

Исследователи из UNC Chapel Hill представляют System-1.x Planner, новую гибридную платформу планирования, которая объединяет как режимы планирования System-1, так и System-2. Контроллер динамически декомпозирует задачи планирования на подцели, классифицируя их как простые или сложные. Простые подцели обрабатываются быстрыми планировщиками System-1, в то время как сложные подцели решаются более точными планировщиками System-2. Пользовательский гиперпараметр управляет этой гибридизацией, позволяя контролировать распределение вычислительных ресурсов в зависимости от сложности задачи. Этот подход значительно способствует области, обеспечивая баланс скорости и точности, предлагая более эффективное и адаптивное решение по сравнению с существующими методами.

Результаты и практическое применение

System-1.x Planner построен на одной основной большой языковой модели (LLM), настроенной на три компонента: контроллер, планировщик System-1 и планировщик System-2. Роль контроллера — декомпозировать задачу планирования и выделять подцели на основе их сложности. Обучающие данные для этих компонентов генерируются с помощью поисковых трасс из классических задач планирования, таких как навигация в лабиринте и мир блоков. Набор данных для навигации в лабиринте состоит из 3200 обучающих, 400 проверочных и 400 тестовых примеров, в то время как набор данных для мира блоков включает 3000 обучающих, 250 проверочных и 200 тестовых образцов. Ключевые метрики включают количество исследуемых состояний и действительность плана, подчеркивая эффективность и точность модели в различных контекстах планирования.

System-1.x Planner продемонстрировал превосходную производительность в экспериментах с задачами навигации в лабиринте и миром блоков. Для навигации в лабиринте System-1.x Planner достиг точности 70,4% при среднем количестве 13,6 состояний, значительно превосходя как планировщики System-1, так и System-2. Он также показал существенные улучшения в мире блоков, более эффективно обрабатывая длинные планы. Результаты подчеркивают способность System-1.x Planner эффективно балансировать скорость и точность, достигая до 33% более высокой точности, чем другие планировщики при фиксированном бюджете исследуемых состояний.

В заключение, System-1.x Planner, гибридная платформа, эффективно балансирует быстрые и медленные режимы планирования, преодолевая ключевые ограничения существующих методов. Путем использования пользовательского фактора гибридизации System-1.x Planner адаптируется к сложности задачи, оптимизируя точность и эффективность. Этот инновационный подход продвигает область планирования ИИ, предоставляя более масштабное и гибкое решение для реальных приложений, преодолевая значительные вызовы в текущих системах планирования.

Подробнее о статье и репозитории на GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит ученым этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Твиттер и присоединиться к нашему каналу в Телеграме и группе в LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу более 47 000 участников в SubReddit по машинному обучению.

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.

Опубликовано на MarkTechPost.

Применение ИИ в продажах и маркетинге

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте This AI Paper from UNC-Chapel Hill Introduces the System-1.x Planner: A Hybrid Framework for Efficient and Accurate Long-Horizon Planning with Language Models.

Практические рекомендации для внедрения ИИ в продажи и маркетинг

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 Твиттере @itinairu45358.

Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!

«`