“`html
Chain-of-Associated-Thoughts (CoAT): AI-Рамки для Улучшения Размышлений LLM
Большие языковые модели (LLM) произвели революцию в области искусственного интеллекта, демонстрируя выдающиеся возможности генерации текста и решения задач. Однако остается критическое ограничение — их подход «быстрого мышления», который генерирует выходные данные на основе одного запроса без итеративной доработки. Новые методы «медленного мышления», такие как цепочка размышлений, разбивают задачи на более мелкие шаги, но не могут динамически интегрировать новую информацию в процессе рассуждения.
Проблемы и Решения
Существующие подходы к улучшению размышлений LLM делятся на две категории.
- Системы генерации с использованием извлечения (RAG) — предварительно загружают внешние знания, но часто вводят нерелевантную информацию, что снижает эффективность.
- Алгоритмы поиска, основанные на деревьях (например, Monte Carlo Tree Search) — обеспечивают структурированное исследование путей размышлений, но не интегрируют контекстуальные знания.
В данной статье команда исследователей предложила рамку CoAT, позволяющую преодолеть эти ограничения благодаря двум ключевым инновациям.
- Ассоциативная память — позволяет динамически интегрировать знания в процессе размышления, имитируя человеческие когнитивные ассоциации.
- Оптимизированный MCTS — включает ассоциативный процесс через новую четырехступенчатую цикл: выбор, расширение с ассоциацией знаний, оценка качества и обратное распространение ценности.
Преимущества CoAT
Система CoAT использует двухпоточную архитектуру размышлений, обеспечивая одновременное исследование путей и поддержание банка ассоциативной памяти. Каждый шаг в дереве поиска создает как содержание, так и связанную информацию.
Оценка производительности CoAT показывает его превосходство по сравнению с существующими методами. Рамка подтверждает свою способность генерировать точные и контекстно релевантные ответы. В области генерации кода модели с CoAT превосходят аналогичные по сравнению с другими подходами.
Заключение
Работа CoAT устанавливает новый подход к размышлениям LLM, интегрируя динамическую ассоциацию знаний со структурированным поиском. Эти технические инновации создают основу для интеграции внешних систем знаний с современными LLM.
Как Внедрить AI в Вашем Бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, воспользуйтесь координацией с CoAT:
- Анализируйте возможности применения ИИ в ваших процессах.
- Определите KPI, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящие решения и внедряйте постепенно, начиная с малого проекта.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot! Этот AI-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
