«`html
Значение Large Language Models (LLM) в области искусственного интеллекта
Большие языковые модели (LLM) сделали значительные успехи в области искусственного интеллекта, но их способность обрабатывать сложные структурированные данные, в частности графики, остается вызовом. В нашем взаимосвязанном мире значительная часть данных обладает графовой структурой, включая Веб, системы электронной коммерции и базы знаний. Многие из них включают текстовые графики, что делает их подходящими для методов, ориентированных на LLM.
Решения для использования LLM в графовых задачах
Мы предлагаем инновационное решение — G-Retriever, предназначенное для GraphQA, интегрирующее преимущества GNN, LLM и RAG. Это позволяет обеспечить эффективное донастройку, сохраняя языковые способности LLM путем замораживания его и использования мягкого подхода в GNN. Архитектура G-Retriever адаптирует RAG для графов путем формулирования поиска подграфа как задачи оптимизации Prize-Collecting Steiner Tree (PCST), улучшая объяснимость путем возврата найденного субграфа.
Преимущества G-Retriever
G-Retriever продемонстрировал превосходную производительность на трех наборах данных в различных конфигурациях, превосходя базовые в настройках только для вывода и показывая значительные улучшения с настройкой подсказок и донастройкой LoRA. Метод значительно повышает эффективность, уменьшая количество токенов и узлов, что приводит к более быстрым временам обучения. Он эффективно снижает галлюцинации на 54% по сравнению с базовыми возможностями.
Применение решений AI в маркетинге и продажах
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (AI) и оставалась в числе лидеров, обратитесь к нам! Мы предложим вам готовые решения и поможем провести успешное внедрение искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов.
«`
