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
Вопреки пропаганде Гитлера: почему немцы на фронте ценили советское оружие?
Брали все: пистолеты-пулеметы, винтовки, минометы, танки и даже самолеты...
«Цирк Шубикова» с бомбами: как в СССР создали «невозможный» авианосец
Самолеты атаковали противника, срываясь с летающей авиабазы. Это пытались сделать и США, и Германия, но получилось только у Советского Союза...
Необъяснимые взрывы в небе: темная история первого реактивного лайнера
Почему серия катастроф с британскими самолетами отдала воздух Советскому Союзу?...
Тайна разгадана: почему люди — это единственные приматы с подбородком
Оказалось, что эволюция действует не так, как столетиями считали ученые...
Медный парадокс: почему электричество никогда не придет в каждый дом
Эксперты считают, что развитие цивилизации уперлось в мощный геологический барьер. Кто виноват и как выходить из этой ситуации?...
Выяснилось: как британская разведка создала миф о Распутине, чтобы потом его убить
Еще одна история о том, что Англия во всем времена была главным врагом России...
«Проклятие» Романовых: отчего на самом деле умер брат Петра I, царь Федор?
Российские ученые разгадали болезнь, которая свела в могилу старшую ветвь царской семьи...
Обнаружены, но обречены: кто угрожает гробницам, которые старше первых пирамид?
6000-летняя культура, обнаруженная спутниками, была уникальной. Она застала времена, когда Сахара была еще зеленой...
60 млрд Солнц в одной точке: что скрывает самая тяжелая пара черных дыр?
Секрет абсолютной пустоты, похоже, разгадан. Там нет вообще ничего: Ни пыли, ни газа, ни звезд...
Иран «ставит на счетчик» мировой интернет: сможет ли Тегеран заставить Запад платить за кабели в Ормузе?
Как оказалось, нефть была только началом. Теперь Тегеран берет за горло западную цифровую экономику...
СССР был первым в энергии ветра: что помешало стать лидером планеты?
Это был невероятный и прорывной проект советского конструктора Юрия Кондратюка. Того самого, по расчетам которого, американцы полетели на Луну...
Назад в будущее: почему Швеция запрещает смартфоны в школах и возвращается к бумажным учебникам?
По словам экспертов, отмена цифровизации сейчас происходит во многих странах. Неужели человечество одумалось и начинает выздоравливать?...