«`html
Важность Large Language Models (LLMs) в искусственном интеллекте
LLMs становятся все более важными в искусственном интеллекте, особенно в задачах, не требующих предварительных данных обучения, известных как Zero-Shot Learning. Они оцениваются по способности выполнять новые задачи и генерировать выходные данные в структурированном формате, таком как JSON.
Проблема сформатированных выходных данных
Одной из основных проблем при использовании LLMs в сложных системах искусственного интеллекта является обеспечение соответствия их выходных данных заранее определенным форматам, что существенно для их безупречной интеграции в многосоставные системы.
Текущие методы решения проблемы
Для обеспечения корректности структурированных выходных данных используются методы, такие как структурированное декодирование, например, алгоритм DOMINO. Однако такие методы могут вносить дополнительную сложность, замедлять вывод и усложнять интеграцию моделей в существующие системы.
Результаты и практические рекомендации
Исследование показало, что модели достигли среднего уровня успешности в 82,55% по всем задачам. Однако они испытывают трудности с более сложными выходными данными, особенно с задачами, включающими списки или составные объекты. Подходы к оптимизации промптов и использование бенчмарка StructuredRAG могут значительно улучшить работу LLMs.
Как мы можем помочь
Если вам нужны советы по внедрению искусственного интеллекта, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Продукты и решения AI Lab itinai.ru
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
