“`html
Проблемы и решения в области ИИ
Большие языковые модели (LLMs) показывают хорошие способности к рассуждению, но сталкиваются с проблемами, такими как галлюцинации и недостаточная точность. Эти трудности возникают из-за пробелов в знаниях, что приводит к фактическим ошибкам при выполнении сложных задач.
Предложение нового подхода
Исследователи из нескольких университетов разработали новый подход, называемый Graph-Constrained Reasoning (GCR). Этот метод соединяет структурированные знания из графов знаний (KGs) с неструктурированным рассуждением LLMs, обеспечивая точность и надежность.
Ключевые компоненты GCR
- KG-Trie: Структурированный индекс, который направляет рассуждение LLM, кодируя пути внутри KG.
- Граф-ограниченное декодирование: Использует специализированную LLM для генерации путей рассуждения, основанных на KG.
- Индуктивное рассуждение: Общая LLM обрабатывает несколько сгенерированных путей для получения точных ответов.
Результаты и достижения
Эксперименты показали, что GCR достигает выдающихся результатов на различных тестах, превосходя предыдущие методы на 2.1% и 9.1% по точности. GCR устраняет галлюцинации и демонстрирует 100% точность рассуждений.
Практическое применение ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте GCR для улучшения процессов:
- Определите, где можно применить автоматизацию.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
- Выберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно.
Контакты и ресурсы
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
