«`html
Эффективный вызов функций в маломасштабных LLM: революция в задачах логического рассуждения ИИ
Недавние достижения в области крупных языковых моделей (LLM) показали выдающиеся способности в понимании и генерации естественного языка. Исследования выявили неожиданные возможности LLM, выходящие за рамки простого предсказания текста.
Практические решения и ценность
Модели LLM обещают успех в вызовах функций для программных API, что поддерживается запуском функций плагинов GPT-4. Включенные инструменты: веб-браузеры, системы перевода, отслеживание состояния диалога и робототехника.
Проблемы, связанные с общими моделями, такие как высокие вычислительные затраты и сложности в решении математических задач, требуют создания более мелких, специфичных LLM, которые сохраняют основные функции и снижают операционные расходы.
Новая методология
Предложенный метод включает создание новой структуры для обучения меньших LLM, сосредоточенной на вызовах функций. Агенты будут запрашивать LLM, вводя описания и примеры функций, что создаст датасет правильных и неправильных завершений логических цепочек.
Этот подход позволяет LLM эффективно решать конкретные логические и математические задачи. В результате достигается улучшение производительности модели на задачах первого порядка логики (FOL) и математических задачах.
Этапы реализации
Процесс включает четыре этапа:
- Определение задач для оценки возможностей LLM в различных областях рассуждения.
- Настройка функций для каждой задачи.
- Создание датасета с правильными и неправильными завершениями.
- Тонкая настройка меньшей модели на созданном датасете с использованием алгоритма оптимизации.
Результаты показывают значительное улучшение точности в задачах FOL, а также умеренные улучшения в математических задачах.
Заключение
Предложенная структура позволяет улучшить способности вызова функций маломасштабных LLM для решения логических и математических задач, уменьшая потребность в больших моделях. В будущем есть большой потенциал для расширения применения этой структуры к более широкому спектру задач.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте подходы к внедрению ИИ.
Как внедрять ИИ
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение среди множества доступных ИИ.
- Внедряйте ИИ решения постепенно и анализируйте результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
