Введение в большие языковые модели (LLM)
Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в поддержке клиентов, автоматизации создания контента и извлечении данных. Однако их эффективность часто ограничивается неспособностью последовательно следовать детализированным инструкциям в ходе многократных взаимодействий.
Проблемы с соблюдением инструкций
Эта проблема особенно критична в высокостратегических областях, таких как финансовые услуги и системы поддержки клиентов, где строгое соблюдение правил имеет первостепенное значение. LLM часто испытывают трудности с запоминанием инструкций, что приводит к отклонениям от ожидаемого поведения и генерации неверной информации, известной как галлюцинация.
Подходы к улучшению работы LLM
Для повышения соблюдения инструкций были разработаны различные техники подсказок. Например, подсказка Chain-of-Thought (CoT) поощряет пошаговое рассуждение, а Chain-of-Verification требует явной самопроверки выводов. Однако эти методы не обеспечивают достаточной структуры для предотвращения распространенных ошибок.
Разработка ARQ
Исследователи компании Emcie Co Ltd. разработали Attentive Reasoning Queries (ARQs) для решения этих недостатков. Этот новый подход вводит структурированную схему рассуждений, которая направляет LLM через заранее определенные запросы, улучшая соблюдение инструкций и минимизируя ошибки.
Эффективность ARQ
В рамках тестирования в системе Parlant ARQs продемонстрировали 90.2% уровень успеха, что значительно выше, чем у CoT (86.1%) и прямой генерации ответов (81.5%). ARQs также значительно снизили уровень галлюцинаций на 23% по сравнению с CoT.
Ключевые выводы
- ARQs улучшили соблюдение инструкций, достигнув 90.2% успеха в 87 тестовых случаях.
- ARQs значительно снизили ошибки галлюцинации на 23% по сравнению с CoT.
- В сценариях повторного применения инструкций ARQs превзошли CoT на 4.38%.
- Структурированный подход ARQs обеспечил более эффективное рассуждение, снизив использование токенов на 29% по сравнению с CoT.
- Механизм проверки в ARQs предотвратил отклонение от инструкций.
Будущее исследований
Будущие исследования направлены на дальнейшую оптимизацию эффективности ARQ и изучение их применения в различных системах принятия решений на основе ИИ.
Практические рекомендации для бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе:
- Определите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж от itinai.ru/aisales, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно.
