Введение в проблему языковых моделей
Современные языковые модели играют ключевую роль в различных приложениях, таких как программирование, академическое обучение и автоматизированные помощники. Однако основная проблема заключается в том, что эти модели обучаются на статических наборах данных, которые со временем устаревают. Это создает вызов, так как модели не могут обновлять свои знания или проверять ответы на основе свежих данных из реального мира.
Необходимость взаимодействия с внешними источниками данных
Для поддержания надежности, особенно в приложениях, требующих актуальных знаний, таких как новости или обзоры продуктов, модели должны взаимодействовать с внешними источниками данных своевременно и экономично.
Проблемы извлечения информации
Основная проблема заключается в обучении моделей эффективному извлечению и интеграции внешней информации. Хотя предварительное обучение помогает развить базовое понимание, способность проводить динамические поиски отсутствует. Использование поисковых систем для извлечения информации может привести к несоответствию качества документов, что усложняет обучение модели.
Решения для улучшения извлечения информации
Разработаны различные методы для повышения возможностей языковых моделей в области поиска и извлечения информации. Ранние техники полагались на инструкции, основанные на подсказках, что требовало значительных вычислительных ресурсов. Другие подходы использовали контролируемую донастройку для более целенаправленного извлечения.
Инновация от Tongyi Lab: ZeroSearch
Исследователи из Tongyi Lab компании Alibaba представили инновационное решение под названием ZeroSearch. Эта система обучения с подкреплением полностью исключает необходимость в реальном поиске через API. Вместо этого она использует другую языковую модель для симуляции поведения поисковой системы, что позволяет контролировать качество документов и затраты.
Структура ZeroSearch
ZeroSearch включает в себя несколько этапов в процессе рассуждений. Модель сначала обрабатывает информацию внутренне, затем генерирует запросы, если необходимо, и, наконец, выдает ответ только после получения достаточного контекста. Эта структурированная схема улучшает ясность принятия решений и качество ответов.
Ключевые выводы из исследования
- Модель с 3 миллиардами параметров эффективно симулировала процесс извлечения документов без затрат на API.
- Модуль извлечения на 7 миллиардов параметров продемонстрировал качество ответов, сопоставимое с Google Search.
- Модель на 14 миллиардов параметров превзошла показатели реальных поисковых систем.
- Использование обучения с подкреплением с поэтапным введением шума улучшило способность модели к рассуждению.
Практические рекомендации для бизнеса
Рассмотрите возможность автоматизации процессов, где искусственный интеллект может добавить наибольшую ценность. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ оказывают положительное влияние на бизнес. Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ.
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 в области ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно.
