“`html
Огромные языковые модели (LLM) сделали значительные успехи в понимании и генерации естественного языка. Однако у них возникает критическая проблема при обработке длинных контекстов из-за ограничений размера окна контекста и использования памяти. Эта проблема затрудняет их способность эффективно обрабатывать и понимать обширные текстовые входы. Поскольку растет спрос на LLM для решения все более сложных и длинных задач, преодоление этого ограничения стало насущной проблемой для исследователей и разработчиков в области обработки естественного языка.
Практическое решение и ценность:
Исследователи из Alibaba Group, The Chinese University of Hong Kong, Shanghai AI Laboratory и Университета Манчестера представили GraphReader, надежную графовую агентную систему, способную решать проблемы обработки длинных контекстов в LLM. Этот инновационный подход разбивает объемные тексты на дискретные части, извлекает и сжимает важную информацию в ключевые элементы и атомарные факты. Затем эти компоненты используются для построения графовой структуры, которая эффективно захватывает долгосрочные зависимости и многопереходные отношения в тексте. Агент автономно исследует этот граф, используя заранее определенные функции и пошаговый рациональный план, постепенно получая информацию от грубых элементов до детальных оригинальных текстовых частей. Этот процесс включает в себя ведение заметок и размышления до тех пор, пока не будет собрана достаточная информация для генерации ответа.
Оценка GraphReader и других методов на нескольких длинных контекстных бенчмарках показывает, что GraphReader последовательно превосходит другие подходы по различным задачам и длине контекста. Даже на задачах многопереходных вопросов GraphReader демонстрирует превосходную производительность по сравнению с методами RAG, LLM с длинным контекстом и другими агентными подходами.
GraphReader представляет собой значительный прогресс в решении проблем обработки длинных контекстов в больших языковых моделях. Его превосходная производительность демонстрирует его эффективность в решении сложных сценариев рассуждения. Этот прорыв открывает новые возможности для применения LLM в задачах, связанных с длинными документами и сложным многошаговым рассуждением, что потенциально революционизирует такие области, как анализ документов и исследовательская помощь.
—
“`html
Check out the Paper. All credit for this research goes to the researchers of this project. Also, don’t forget to follow us on Twitter.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте GraphReader: A Graph-based AI Agent System Designed to Handle Long Texts by Structuring them into a Graph and Employing an Agent to Explore this Graph Autonomously.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизацию: 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.
Присоединяйтесь к нашей LinkedIn группе
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!
“`
