Itinai.com it company office background blured photography by d7e493cb 96a3 4f86 9405 ee801a2c3fe3 3
Itinai.com it company office background blured photography by d7e493cb 96a3 4f86 9405 ee801a2c3fe3 3

Новая AI-система, которая соединяет структурированные знания в графах с неструктурированным мышлением в больших языковых моделях.

 Graph-Constrained Reasoning (GCR): A Novel AI Framework that Bridges Structured Knowledge in Knowledge Graphs with Unstructured Reasoning in LLMs

«`html

Новая структура для улучшения работы ИИ

Большие языковые модели (LLMs) показывают хорошие результаты в рассуждениях, но сталкиваются с проблемами, такими как галлюцинации и неточные выводы. Эти трудности возникают из-за нехватки знаний, что приводит к фактическим ошибкам при сложных задачах.

Предложение нового подхода

Исследователи предложили новую структуру под названием Graph-Constrained Reasoning (GCR). Эта структура соединяет структурированные знания в графах знаний (KG) с неструктурированным рассуждением LLM, обеспечивая точные выводы.

Ключевые компоненты GCR

  • KG-Trie: Структурированный индекс, который направляет рассуждения LLM, кодируя пути внутри KG.
  • Граф-ограниченное декодирование: Использует специализированную LLM для генерации выводов, основанных на KG.
  • Индуктивное рассуждение: Общая LLM обрабатывает несколько сгенерированных путей для получения точных ответов.

Преимущества GCR

Эксперименты показывают, что GCR достигает лучших результатов на нескольких тестах. Например, GCR превзошел предыдущие методы на 2.1% и 9.1% в точности. Также GCR показал 100% точность без галлюцинаций и хорошую обобщаемость на новых графах знаний.

Выводы

GCR предлагает надежное решение для проблем точного рассуждения, интегрируя структурированные графы знаний в процесс вывода. Этот подход обеспечивает надежные результаты без галлюцинаций, что делает его полезным для масштабных задач, связанных со структурированными и неструктурированными знаниями.

Практические советы для бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), рассмотрите использование GCR. Вот несколько шагов:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определить, где возможно применение автоматизации.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение, начиная с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с помощью решений от saile.ru. Будущее уже здесь!

«`

Бесплатный ИИ: для автоматизации продаж

Умные продажи