“`html
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)
В обработке естественного языка (NLP) используются алгоритмы для понимания и генерации человеческого языка. Это подразделение искусственного интеллекта, которое стремится сократить разрыв между человеческим общением и пониманием компьютера. NLP включает в себя перевод языка, анализ настроений и генерацию языка, предоставляя важные инструменты для технологических достижений и взаимодействия человека с компьютером. Конечная цель NLP – дать машинам возможность выполнять различные задачи, связанные с языком, с профессионализмом, сравнимым с человеческим, что делает его неотъемлемой частью современных исследований и применений искусственного интеллекта.
Вызовы планирования с использованием больших языковых моделей (LLM)
В настоящее время в области искусственного интеллекта широко изучается планирование в робототехнике и автоматизированных системах с использованием алгоритмов, которые зависят от предопределенных языков, таких как PDDL (Planning Domain Definition Language) и ASP (Answer Set Programming). Однако эти методы часто требуют экспертных знаний для настройки и не выражены естественным языком, что ограничивает их доступность и применимость в реальных сценариях. Последние усилия направлены на адаптацию LLM для задач планирования, но эти подходы требуют более реалистичных критериев и учета сложностей реальных сценариев. Таким образом, существует необходимость в критериях, отражающих практические задачи планирования.
Введение NATURAL PLAN
Команда исследователей из Google DeepMind представила NATURAL PLAN – новый критерий для оценки возможностей планирования LLM в контексте естественного языка. Этот критерий фокусируется на три основные задачи: планирование поездки, планирование встречи и планирование в календаре. Набор данных предоставляет информацию из реальных инструментов, таких как Google Flights, Google Maps и Google Calendar, с целью имитировать реалистичные задачи планирования без необходимости использования средств. NATURAL PLAN отделяет использование инструментов от задачи рассуждения, что помогает сосредоточить оценку на возможностях планирования моделей.
Оценка и выводы
Оценка показала, что текущие передовые модели, такие как GPT-4 и Gemini 1.5 Pro, сталкиваются с значительными трудностями в задачах NATURAL PLAN. Это подчеркивает сложность планирования на естественном языке и необходимость улучшения методов, подчеркивая важность результатов исследований.
Практические применения и решения
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Can Machines Plan Like Us? NATURAL PLAN Sheds Light on the Limits and Potential of Large Language Models. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
