“`html
Понимание неявного смысла в коммуникации
Понимание неявного смысла – важный аспект человеческого общения. Однако современные модели естественного языкового вывода (NLI) с трудом распознают неявные выводы. Это ограничивает развитие таких приложений, как разговорный ИИ и принятие решений с учетом контекста.
Проблема текущих моделей NLI
Существующие наборы данных NLI, такие как SNLI и MNLI, в основном сосредоточены на явных выводах. Это приводит к тому, что модели неправильно классифицируют неявные выводы. Даже большие модели, такие как GPT-4, показывают значительный разрыв в распознавании явных и неявных выводов.
Решение: набор данных Implied NLI (INLI)
Исследователи Google Deepmind и Университета Пенсильвании предложили набор данных INLI для устранения этого разрыва. Они разработали систематический метод включения неявного смысла в обучение NLI, используя существующие структурированные наборы данных.
Преимущества набора данных INLI
- Создание 40,000 гипотез для 10,000 предпосылок.
- Улучшение точности распознавания неявных выводов до 92.5%.
- Хорошая обобщаемость на новых наборах данных.
Внедрение ИИ в бизнес
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
Получите помощь и следите за новостями
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot
Этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Будущее уже здесь!
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
