Введение в APIGen-MT и xLAM-2-fc-r
Salesforce AI представила новые модели APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, которые значительно продвигают обучение многоходовых агентов с использованием проверенных данных и масштабируемых архитектур больших языковых моделей (LLM).
Проблемы традиционных чат-ботов
Современные AI-агенты становятся ключевыми компонентами для обработки сложных взаимодействий с пользователями, особенно в бизнесе, где диалоги могут быть многоходовыми. В отличие от традиционных чат-ботов, которые отвечают на одноразовые вопросы, эти агенты должны удерживать контекст на протяжении нескольких обменов, интегрируя внешние данные и инструменты.
Проблемы с данными для обучения
Основной проблемой масштабирования возможностей агентов является нехватка качественных многоходовых наборов данных, отражающих реалистичные взаимодействия пользователей. Сбор таких данных вручную является медленным и дорогостоящим процессом.
Новые подходы к обучению
Команда исследователей Salesforce AI разработала новую двухфазную систему генерации данных, которая создает высококачественные многоходовые взаимодействия между агентами и симулированными пользователями. Этот подход фокусируется на реалистичности, структуре и верификации.
Структура APIGen-MT
Архитектура APIGen-MT делится на две основные фазы. В первой фазе создается конфигурация задачи с использованием генератора на основе LLM, который предлагает инструкции по намерениям пользователей и ожидаемым результатам. Во второй фазе симуляционный движок генерирует реалистичные диалоги между симулированным пользователем и тестовым агентом.
Преимущества моделей xLAM-2-fc-r
Модели, обученные на данных APIGen-MT, показывают превосходные результаты на стандартных оценочных бенчмарках. Например, модель xLAM-2-70b-fc-r достигла 78.2 баллов в розничной сфере, что значительно выше, чем у конкурентов.
Открытость и доступность
Фреймворк APIGen-MT не только эффективен, но и масштабируем. Открытый доступ к синтетическим наборам данных и моделям xLAM-2-fc-r позволяет исследователям и компаниям использовать высококачественные данные для обучения агентов.
Практические рекомендации для бизнеса
- Изучите процессы, которые можно автоматизировать, и определите моменты, где AI может добавить наибольшую ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в AI приносят положительный результат.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют их настраивать.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование AI.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей AI, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе AI
Посмотрите на практический пример решения с использованием AI: продажный бот, который автоматизирует взаимодействие с клиентами круглосуточно и управляет всеми этапами клиентского пути.
