Введение в Group Think: новая парадигма многопользовательского рассуждения
Исследование в области искусственного интеллекта рассматривает возможности совместной работы больших языковых моделей (LLMs). Многопользовательские системы на основе LLM теперь исследуются на предмет их способности координировать сложные задачи, разбивая их на части и работая одновременно. Это направление привлекает внимание благодаря потенциалу увеличения эффективности и снижения задержек в приложениях в реальном времени.
Проблемы взаимодействия агентов
Одна из распространенных проблем в совместных системах LLM заключается в последовательной, пошаговой коммуникации агентов. Каждый агент должен ждать, пока другие завершат свои этапы рассуждения, что замедляет процесс. Это особенно критично в ситуациях, где необходимы быстрые ответы. Кроме того, агенты часто дублируют усилия или формируют несогласованные результаты, так как не видят мысли других агентов. Это приводит к задержкам и снижает практичность развертывания многопользовательских LLM, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами.
Текущие решения и их недостатки
Большинство существующих решений основываются на последовательных или независимо параллельных методах для улучшения рассуждений. Например, метод Chain-of-Thought помогает моделям решать задачи структурированным образом, но увеличивает время вывода. Методы Tree-of-Thoughts и Graph-of-Thoughts расширяют это, создавая разветвленные пути рассуждения, однако они не позволяют агентам адаптироваться в реальном времени.
Предложение нового подхода: Group Think
Исследования MediaTek Research представили новый метод под названием Group Think. Этот подход позволяет нескольким агентам внутри одного LLM работать одновременно, наблюдая за частичными выводами друг друга на уровне токенов. Каждая нить рассуждения адаптируется к меняющимся мыслям других агентов. Это снижает дублирование и позволяет агентам переключаться на более подходящие нити рассуждения.
Как работает Group Think
Метод заключается в присвоении каждому агенту своей последовательности индексов токенов, что позволяет их выводам перекрываться в памяти. Эти перекрывающиеся токены хранятся в общем кэше, доступном для всех агентов. Такая конструкция позволяет эффективно осуществлять внимание по всей ните рассуждений без изменения архитектуры модели трансформера.
Результаты и преимущества
Тесты производительности показывают, что Group Think значительно улучшает задержку и качество вывода. Например, в задачах перечисления 100 уникальных имен он достиг почти полного результата быстрее, чем традиционные методы. В задачах дележа с использованием алгоритма Флойда-Уоршелла время завершения с четырьмя агентами составило половину времени одного агента. Group Think более эффективно решает задачи генерации кода, чем базовые модели.
Возможности для бизнеса
Понимание того, как технологии ИИ могут трансформировать подход к работе, — это важный шаг для вашего бизнеса. Определите процессы, которые можно автоматизировать, и те моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить ценность. Убедитесь, что ваши инвестиции в ИИ положительно влияют на бизнес, анализируя ключевые показатели эффективности (KPI).
Начните с небольших проектов
Рекомендуем начать с небольшого проекта, собирать данные о его эффективности и постепенно расширять использование ИИ в вашей работе. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru.
Практический пример решения на основе ИИ
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: бот продажи от https://itinai.ru/aisales, который разработан для автоматизации разговоров с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
