Введение в использование инструментов LLM
Оснащение больших языковых моделей (LLM) внешними инструментами стало популярным и показало отличные результаты в различных областях. Однако существующие исследования сталкиваются с ограничениями, связанными с недостаточной способностью синтетических наборов данных захватывать явные шаги рассуждения, что приводит к поверхностному обучению вызовам инструментов.
Проблемы существующих методов
Существующие подходы к улучшению возможностей LLM в использовании инструментов сосредоточены на двух ключевых стратегиях: создание больших обучающих наборов данных и улучшение рассуждений. Первые методы фокусировались на создании больших наборов данных и применении передовых методов обучения, таких как SFT и DPO. Вторые методы стремились улучшить рассуждения, переходя от традиционного масштабирования во время обучения к более сложным стратегиям масштабирования во время тестирования.
Предложение Nemotron-Research-Tool-N1
Исследователи из NVIDIA, Университета штата Пенсильвания и Университета Вашингтона предложили серию Nemotron-Research-Tool-N1, которая решает ограничения существующих методов использования инструментов. Эта модель использует уникальную парадигму обучения с подкреплением (RL), что позволяет ей самостоятельно разрабатывать стратегии рассуждения без необходимости в явно аннотированных траекториях рассуждения.
Методология и результаты
Исследователи объединили и предварительно обработали данные из существующих наборов данных вызовов инструментов, создав легкий шаблон для генерации вызовов инструментов. Результаты на бенчмарках BFCL и API-Bank показывают превосходные результаты моделей Nemotron-Research-Tool-N1, которые превосходят закрытые модели, такие как GPT-4o.
Заключение
В заключение, Nemotron-Research-Tool-N1 представляет собой значительное достижение в области возможностей использования инструментов LLM. Исследование демонстрирует переход от традиционных методов SFT к новой RL-парадигме, что открывает новые возможности для разработки более адаптивных и интеллектуальных языковых моделей.
Практические рекомендации для бизнеса
Исследуйте, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе:
- Ищите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Определите важные ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
- Выбирайте инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Свяжитесь с нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
