
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

Тайна необъяснимых северных кратеров разгадана спустя 11 лет после появления первого провала на Ямале
Почему российские ученые не рады своему открытию, называя его «русской рулеткой»?...

Турецкие археологи обнаружили затерянный мост, способный переписать всю раннюю историю человечества
Оказалось, что научная сенсация все это время... валялась у ученых буквально под ногами...

Секретная база в Гренландии, спрятанная 30-метровым слоем льда, угрожает всему миру
Гляциолог Уильям Колган говорит: «Американские военные думали, что это никогда не вскроется, но теперь...»...

Генетики вычислили, какую страшную цену заплатили наши предки за высокий интеллект
Новое исследование еще раз доказало, что эволюция требует огромных жертв...

Рядом с пирамидами Гизы обнаружены секретные тоннели, ведущие в забытый подземный мир
Быть может, их построили даже не египтяне. Но кто тогда?...

В Антарктиде обнаружен метановый «спящий гигант», который очень быстро просыпается. И это плохая новость
Ученые в тревоге задаются вопросом: означают ли десятки газовых гейзеров под водой, что эффект домино уже запущен?...

Наше тело — это… большой мозг: эксперимент русского ученого может совершить революцию в медицине
Эксперты говорят: «Открытие клеточной памяти — это огромный шаг к медицине, где лечение будет подбираться точно для конкретного человека»...

В самом большом кратере Луны происходит что-то очень странное
Поэтому астронавты планируют туда заглянуть в самое ближайшее время...

Ученые выяснили: в каком возрасте наш мозг достигает пика своей активности
Почему же 20-30 лет оказались стереотипом, далеким от реальной жизни?...

Археологи поражены: 404 тысячи лет назад «римляне» спокойно разделали гигантского слона... 3-сантиметровыми ножичками
Получается, что древние охотники могли справиться с самым большим животным в Европе буквально голыми руками?...

«Черный ящик» раскрыл тайну летучей мыши, пожирающей птиц прямо в полете
Ученые совершенно не ожидали, что рукокрылый властелин ночного неба по свирепости и охотничьему мастерству даст фору даже соколам...

Астрофизики Гавайского университета неожиданно разгадали тайну… солнечного дождя
Рассказываем, почему новое открытие важно для каждого жителя Земли...

Как мадагаскарские лемуры ускоряют покорение космоса?
И почему именно эти животные оказались самые ценными для будущего всего человечества?...