“`html
Интеграция графовых вложений в LLM: новый подход к развитию искусственного интеллекта
Большие языковые модели (LLM) стали неотъемлемым инструментом в искусственном интеллекте благодаря своим генеративным возможностям и способности эффективно следовать инструкциям пользователя. Эти особенности делают LLM идеальным инструментом для разработки чат-ботов, которые взаимодействуют с пользователями. Однако текстовая природа LLM ограничивает чат-ботов только текстовыми взаимодействиями.
Практические решения и ценность
В последние годы были предприняты значительные усилия по расширению возможностей LLM для обработки мультимодальных входов, в частности, сосредоточившись на интеграции изображений, видео и графических данных. Графовые структуры, такие как программируемые контроллеры промышленных установок (PLC) и компьютерное проектирование (CAD), особенно важны в промышленных приложениях. Интеграция графов в LLM сложна из-за их перестановочно-инвариантной природы и относительного представления.
Один из естественных подходов к интеграции графовых данных в LLM заключается в использовании понимания LLM структурированного ввода путем представления графов или подграфов в виде текста. Этот метод использует контекстное обучение и требует минимального обучения. Однако текстовое представление графов часто вызывает проблемы производительности, особенно при увеличении размера графа. Альтернативные методы включают использование изученных вложенных представлений для характеристик узлов или целых графов, но эти подходы ограничены.
Этот исследовательский документ по искусственному интеллекту от Siemens представляет новый метод настройки графовых инструкций для LLM, который включает донастройку моделей для задач следования инструкциям путем их улучшения с возможностями понимания графов. Вдохновленный успехом предыдущих работ и их масштабируемостью к современным архитектурам, этот новый метод преобразует графы в фиксированное количество вложений. Затем эти вложения вводятся в LLM наряду с инструкциями пользователя.
LLM обучается интерпретировать вложения графа и использовать их для генерации точных ответов на запросы пользователя. Этот подход превосходит метод граф-в-тексте и поддерживает производительность независимо от размера графа. Кроме того, он работает на уровне вложений, что делает его независимым от используемой архитектуры LLM в качестве основы, обеспечивая тем самым большую масштабируемость.
Экспериментальные результаты демонстрируют, что предложенный метод значительно улучшает способность LLM обрабатывать графовые данные. Модель достигает лучшей производительности, преобразуя графы во вложения и интегрируя их с инструкциями пользователя, чем традиционные подходы граф-в-текст. Этот метод также избегает ухудшения производительности, связанного с увеличением размера графа, обеспечивая последовательные результаты. Независимость подхода от базовой архитектуры LLM также подчеркивает его потенциал для широкого применения.
В заключение, интеграция графовых вложений в LLM представляет собой значительный прогресс в области искусственного интеллекта. Решая ограничения предыдущих методов и поддерживая высокую производительность при различных размерах графов, этот новый подход предлагает надежное решение для улучшения LLM с возможностями понимания графов. Будущие исследования могут развивать эти результаты, чтобы дальше совершенствовать метод и исследовать дополнительные приложения, в конечном итоге способствуя развитию более универсальных и интеллектуальных систем искусственного интеллекта.
Ссылки и контакты
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с 44 тыс. подписчиков.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
