Meta разрабатывает языковой бот с искусственным интеллектом, который может использовать внешние программные инструменты
Языковые модели, такие как ChatGPT, произвели революцию в области обработки естественного языка, но они по-прежнему сталкиваются с некоторыми проблемами, в таких базовых операциях как арифметика или проверка фактов в генерируемом тексте. В прошлый четверг исследователи из Meta представили Toolformer, языковую модель ИИ, которая использует внешние инструменты, такие как поисковые системы, калькуляторы и календари, не жертвуя при этом своими базовыми возможностями языкового моделирования.
Ключевой особенностью Toolformer является то, что он может использовать API (интерфейсы прикладного программирования), представленные в виде набора протоколов, которые позволяют различным приложениям взаимодействовать друг с другом, часто бесшовным и автоматизированным образом. Во время обучения исследователи предоставили Toolformer небольшой набор написанных человеком примеров, демонстрирующих использование каждого API, а затем позволили аннотировать большой набор данных языкового моделирования потенциальными вызовами API. Нейросеть справилась с задачей в режиме «самоконтроля», что означает, что она может учиться, не нуждаясь в постоянном руководстве человека.
Модель научилась взаимодействовать с каждой командой вызова API, как если бы они были любой другой формой текста. В результате, во время работы — генерации текста в ответ на ввод пользователем запроса — он может вставлять вызовы внешних приложений, когда это необходимо. Более того, Toolformer может самостоятельно «решать», какой инструмент использовать в соответствующем контексте и как именно использовать результат работы внешнего приложения.
Модели больших языков (LLM) хорошо известны тем, что не особенно хороши в арифметике. Toolformer теперь может обойти это ограничение с помощью программы-калькулятора. Или, если вам необходимо, чтобы помощник на основе LLM добавил дату в свой календарь, Toolformer мог бы справиться с этой задачей, используя ссылку API на приложение календаря.
Toolformer основан на предварительно обученной модели GPT-J с 6,7 миллиарда параметров. Эксперименты, проведенные исследователями на различных задачах с использованием инструментов показали, что Toolformer обеспечивает гораздо более высокую производительность, чем более крупная модель GPT-3, которая содержит 175 миллиардов параметров.
Исследователи не в первый раз пытаются компенсировать ограничения языковых моделей. Фактически, недавняя модель Bing Chat может выполнять поиск в Интернете самостоятельно, когда это необходимо, а некоторые другие системы уже пытались интегрироваться с браузерами, калькуляторами и поисковыми системами. Однако, по словам исследователей из Meta, большинство существующих подходов к интеграции инструментов в языковые модели основывались на большом количестве человеческих аннотаций или были ограничены конкретными настройками для конкретных задач. В отличие от этого, Toolformer будет использовать ряд инструментов в обобщенном виде, что не требует специальной подготовки с участием человека для выполнения конкретных задач.
Ключевой особенностью Toolformer является то, что он может использовать API (интерфейсы прикладного программирования), представленные в виде набора протоколов, которые позволяют различным приложениям взаимодействовать друг с другом, часто бесшовным и автоматизированным образом. Во время обучения исследователи предоставили Toolformer небольшой набор написанных человеком примеров, демонстрирующих использование каждого API, а затем позволили аннотировать большой набор данных языкового моделирования потенциальными вызовами API. Нейросеть справилась с задачей в режиме «самоконтроля», что означает, что она может учиться, не нуждаясь в постоянном руководстве человека.
Модель научилась взаимодействовать с каждой командой вызова API, как если бы они были любой другой формой текста. В результате, во время работы — генерации текста в ответ на ввод пользователем запроса — он может вставлять вызовы внешних приложений, когда это необходимо. Более того, Toolformer может самостоятельно «решать», какой инструмент использовать в соответствующем контексте и как именно использовать результат работы внешнего приложения.
Модели больших языков (LLM) хорошо известны тем, что не особенно хороши в арифметике. Toolformer теперь может обойти это ограничение с помощью программы-калькулятора. Или, если вам необходимо, чтобы помощник на основе LLM добавил дату в свой календарь, Toolformer мог бы справиться с этой задачей, используя ссылку API на приложение календаря.
Toolformer основан на предварительно обученной модели GPT-J с 6,7 миллиарда параметров. Эксперименты, проведенные исследователями на различных задачах с использованием инструментов показали, что Toolformer обеспечивает гораздо более высокую производительность, чем более крупная модель GPT-3, которая содержит 175 миллиардов параметров.
Исследователи не в первый раз пытаются компенсировать ограничения языковых моделей. Фактически, недавняя модель Bing Chat может выполнять поиск в Интернете самостоятельно, когда это необходимо, а некоторые другие системы уже пытались интегрироваться с браузерами, калькуляторами и поисковыми системами. Однако, по словам исследователей из Meta, большинство существующих подходов к интеграции инструментов в языковые модели основывались на большом количестве человеческих аннотаций или были ограничены конкретными настройками для конкретных задач. В отличие от этого, Toolformer будет использовать ряд инструментов в обобщенном виде, что не требует специальной подготовки с участием человека для выполнения конкретных задач.
Наши новостные каналы
Подписывайтесь и будьте в курсе свежих новостей и важнейших событиях дня.
Рекомендуем для вас
Россия переходит на реактивные дроны: осенью под Орлом заработает крупнейший дронопорт в мире
По словам экспертов, запуски «Герани-5» из Орловской области полностью изменят правила в небе над Украиной...
«Великое старение» США: почему власть пожилых угрожает Америке?
Профессор Мойн из Йеля уверен, что старики ведут Соединенные Штаты куда-то не туда...
Вот это поворот в истории: сарматы — вообще не потомки скифов
По словам ученых, это был настоящий демографический шок, когда один народ резко сменил другой...
«Парк юрского периода» был неправ: новая информация о тиранозаврах вас очень удивит
Маленькие яйца, детеныши размером с кошку и другие разоблачения голливудских мифов...
Генетическая загадка Арктики: что веками «ломало» ДНК народов Севера?
В крови этих людей ртути в семь раз больше нормы. Как северяне выдерживают такие отравления?...
«Анадырь» для США: как СССР умудрился незаметно завезти ракеты на Кубу
Это была эталонная операция, которая показала, что советские военные способны на невозможное...
Шестое чувство доказано учеными: почему от него зависит наше психическое здоровье?
Оказалось, мы постоянно «вслушиваемся» в себя, даже не подозревая об этом. И горе тому, у кого такой «слух» вдруг дает сбой...
Уран на завтрак и обед: в старой советской шахте обнаружены загадочные бактерии
По словам ученым, новое открытие может решить проблемы, связанные с радиацией...
Космос «сводит с ума» за 20 секунд: без гравитации мозг кардинально меняется, рассказали ученые
Если сознание способно столь радикально перестраиваться за треть минуты невесомости, что будет с ним через месяцы или годы?...
«Розовые рыцари» Антарктиды: удивительная история первой зимовки на Шестом континенте
Мало кто знает, что экспедиция осталась жива лишь благодаря «тайной» охоте...
«Купол света»: почему секретная советская технология снова тревожит американских экспертов?
США почти 40 лет пытается взломать этот секрет, но дальше гипотез дело не продвинулось...
Тайна «молочных морей»: что заставляет океан светиться? Ученые разводят руками
В ход пошли спутниковые наблюдения, но аномалия до сих пор до сих пор не раскрыта...
Мумия персидской принцессы чуть не вызвала «войну» между тремя государствами
А потом пришли результаты вскрытия, и все эксперты схватились за головы...