RARE: Масштабируемая AI-структура для специфического рассуждения
Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали сильные результаты в различных задачах, включая математическое рассуждение и автоматизацию. Однако они сталкиваются с трудностями в специфических приложениях, где необходимы специализированные знания и тонкое рассуждение. Эти проблемы возникают из-за сложности точного представления узкоспециализированных знаний, что приводит к ошибкам и недостатку способностей к специфическому рассуждению.
Проблемы традиционных подходов
Конвенциональные методы адаптации знаний, такие как дообучение, часто приводят к неотслеживаемым знаниям и увеличению затрат на обучение. Хотя они полезны для дополнения знаний, методы обычно не учат модели, как рассуждать с этой информацией. Ключевая задача исследований заключается в том, как отделить обучение доменным знаниям от рассуждения, позволяя моделям сосредоточиться на развитии когнитивных навыков при ограниченных ресурсах.
Новая парадигма RARE
Исследователи из нескольких университетов и исследовательских институтов представили новую парадигму, называемую RARE (Retrieval-Augmented Reasoning Modeling). Она отделяет хранение знаний от рассуждения, используя внешние базы данных для доменных знаний и обучая модели сосредоточиться на контекстуальном обосновании. Это позволяет моделям обойти необходимость запоминания фактов и сосредоточиться на развитии когнитивных навыков.
Преимущества RARE
Эксперименты показывают, что легковесные модели, обученные по методу RARE, превосходят более крупные модели, такие как GPT-4, на различных тестах. Это предлагает масштабируемый и эффективный подход к специфическому интеллекту. Предлагаемая структура смещает акцент с запоминания знаний на развитие навыков рассуждения.
Применение в здравоохранении
Исследование оценивало эффективность структуры RARE с использованием пяти наборов данных по вопросам и ответам в области здравоохранения, требующих многопроцессного рассуждения. Результаты показывают, что модели RARE последовательно превосходят другие методы, достигая более высокой точности.
Заключение
В заключение, RARE представляет собой новую структуру, которая улучшает специфическое рассуждение в LLM, отделяя хранение знаний от развития рассуждений. Это позволяет легковесным моделям превосходить более крупные, такие как GPT-4, достигая до 20% более высокой точности.
Практические рекомендации для бизнеса
Рассмотрите возможность автоматизации процессов и выявите моменты взаимодействия с клиентами, где искусственный интеллект может добавить максимальную ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно положительно влияют на бизнес.
Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их в соответствии с вашими целями. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Связь 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, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
