Введение в ARTIST
Модели больших языков (LLMs) достигли значительных успехов в сложном рассуждении благодаря инновациям в архитектуре, масштабе и подходах к обучению, таким как обучение с подкреплением (RL). Однако большинство LLM, улучшенных с помощью RL, сильно зависят от статических внутренних знаний и текстового рассуждения, что ограничивает их применение в задачах, требующих актуальной информации или специализированной экспертизы.
Проблемы традиционных подходов
Текущие методы интеграции инструментов часто зависят от ручного проектирования подсказок или контролируемой донастройки, что затрудняет масштабируемость и обобщение. Недостаток доступа к внешним инструментам приводит к неточностям и ошибкам в рассуждениях, особенно в задачах, требующих многократного взаимодействия.
Решение: ARTIST
Microsoft Research представила ARTIST (Agentic Reasoning and Tool Integration in Self-improving Transformers) — фреймворк, который сочетает агентное рассуждение, обучение с подкреплением и динамическое использование инструментов для улучшения LLM. ARTIST позволяет моделям самостоятельно решать, когда и как использовать инструменты во время многопроцессного рассуждения.
Преимущества ARTIST
ARTIST демонстрирует преимущества в сложных математических задачах, достигая до 22% прироста по сравнению с другими моделями. Он использует интегрированные запросы к инструментам и выводы, что улучшает взаимодействие с внешними средами. Это позволяет моделям адаптироваться и решать задачи более эффективно.
Как ARTIST работает
Фреймворк ARTIST структурирует процесс в несколько этапов: рассуждение, запросы к инструментам, выводы инструментов и окончательные ответы. Система вознаграждений поощряет правильность, формат и успешное использование инструментов, что способствует адаптивному решению многопроцессных задач.
Заключение
ARTIST представляет собой многообещающий фреймворк, который сочетает агентное рассуждение и динамическое использование инструментов для повышения возможностей LLM. Он позволяет моделям автономно планировать и адаптироваться, улучшая точность и глубину рассуждений. Это открывает новые горизонты для создания более адаптивных и способных AI-систем.
Практические рекомендации для бизнеса
Рассмотрите возможность автоматизации процессов, определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния инвестиций в AI, выберите подходящие инструменты и начните с небольших проектов для тестирования их эффективности.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении AI в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram https://t.me/itinai для получения актуальных новостей в области AI.
Пример решения на основе AI
Посмотрите на практический пример решения, основанного на AI: бот для продаж от itinai.ru/aisales, который автоматизирует взаимодействие с клиентами круглосуточно и управляет всеми этапами клиентского пути.
