Проблемы больших языковых моделей в реальных разговорах
Исследования Microsoft и Salesforce показали, что большие языковые модели (LLMs) демонстрируют снижение производительности на 39% в многоповоротных задачах с недостаточной спецификацией. Основная цель разговорного ИИ заключается в том, чтобы обеспечить динамичное взаимодействие, где потребности пользователей раскрываются постепенно.
Проблема многоповоротных взаимодействий
Современные системы ИИ часто не могут эффективно обрабатывать инструкции пользователей, которые распределены по нескольким поворотам разговора. Это приводит к ошибкам, поскольку модели делают преждевременные предположения и не могут корректно адаптироваться к новым данным. В результате, когда LLM ошибается в понимании, он сталкивается с трудностями в восстановлении, что приводит к неполным или неверным ответам.
Новая методология исследования
Исследователи предложили метод «шардинговой симуляции», который имитирует, как пользователи раскрывают информацию в реальных разговорах. Инструкции разбиваются на логически связанные части, которые последовательно раскрываются в ходе общения. Эта методология позволяет более точно оценить, как модели справляются с недостаточно специфичными вводами.
Результаты исследования
В ходе тестирования 15 LLMs было обнаружено, что производительность снизилась с 90% в одноповоротных задачах до 65% в многоповоротных. Основной причиной этого снижения стала высокая степень ненадежности. Даже лучшие модели, такие как GPT-4.1 и Gemini 2.5 Pro, показали снижение производительности на 30-40%.
Практические решения для бизнеса
Чтобы улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы с ИИ, рассмотрите следующие шаги:
- Изучите, какие процессы можно автоматизировать, и определите моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительные результаты.
- 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.
Свяжитесь с нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
