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
Радиационная «бомба замедленного действия» обнаружена в Чернобыле: и они до сих пор готова «взрываться»
Новые опыты покажут, каким будет зона отчуждения для следующих поколений...
После чудовищного Эль-Ниньо наш мир, возможно, уже не будет прежним
Первой жертвой будет Амазония, но это, как говорят ученые, только начало...
Главный поджигатель в истории Австралии: почему ученые обвиняют капитана Джеймса Кука в постоянных мегапожарах на Зеленом континенте?
Воскрешение традиции, которую сломали британские колонизаторы, поможет «потушить» Пылающую Австралию...
«Мясной фарш» для Гитлера: как виртуозная операция в 1943 году решила ход битвы за Италию
Дерзко, остроумно и с огромной долей везения: британский план висел на волоске, но Лондону помогли… сами немцы...
Пустая еда: почему за 60 лет наши продукты потеряли половину полезных веществ и микроэлементов
По словам исследователей, мир находится в состоянии скрытого голода: калорий, вроде бы, хватает, а витаминов и минералов нет...
Шуховскую башню в Москве начали разбирать: почему правнук великого русского инженера против такой «реконструкции»?
Где главный промах московских властей и чем восстановление отличается реконструкции?...
Крестик XII века показал, настолько ученые ошибались в истории древнего Смоленска
Скромный артефакт из редкого материала оказался для археологов дороже серебряного клада...
Секрет марсианского «невозможного» облака-призрака наконец-то разгадан
Как оказалось, на Красной планете работает физика, которая на Земле считалась чистой теорией...
«Мы научили медведей видеть в нас добычу»: биолог рассказал, почему хищники нападают на людей по всей России
По словам ученого, совпало сразу несколько факторов, поэтому решить проблему будет сложно...
Таинственные траншеи в Австралии помогут открыть скрытые пещеры на Марсе
Равнина, которая 14 миллионов лет без воды, подсказала ученым, как расшифровывать фотографии с Красной планеты...
Монетный детектив: российский ученый 10 лет охотился за распроданными сокровищами и раскрыл тайну древнего царства на Боспоре
Пожалуй, это одна из самых интересных исторических загадок, раскрытых в последнее время...
Самое древнее кораблекрушение в истории: что нашли турецкие ученые на судне, которое утонуло 4600 лет назад?
Подобные артефакты в свое время находили не только в легендарной Трое, но и рядом с Великой пирамидой в Египте...