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
Самое секретное оружие: почему Сталин все-таки не применил его
Вместо этого советский лидер показал высший класс дипломатической игры, заставив Черчилля взять за горло Гитлера в буквальном смысле...
На Марс можно слетать только раз в жизни. Да и то, космонавту придется удалить 30–40 органов
Почему российский ученый назвал полет к Красной планете настоящим преступлением?...
Что рассказала могила Беринга? И почему знаменитый портрет мореплавателя вообще неправильный?
Как исследование 1991 году разрушило факты, которые 250 лет подряд считались незыблемыми...
Пробуждение спящего гиганта: почему в Сибири могут начаться безудержные выбросы метана
Поразительно, но Енисей оказался границей, по сторонам которой развиваются два совершенно климатических сценария. Но итог у них один...
Пугающая Европа: ученые рассказали, зачем 5000 лет назад испанцы ели друг друга
Оказалось, что древние жители юга Испании практиковали каннибализм по-разному, но делали это поголовно...
Роковой «браунинг» №389965: почему пистолет, из которого должны были ликвидировать Сталина, в итоге выстрелил в Николая II?
Это, пожалуй, самый ироничный эпизод в истории России нового времени...
Копал бомбоубежище для семьи, а нашел древние артефакты и сокровища
Эксперты считают, что найденные предметы имеют связь с Эблой, одним из крупнейших мегаполисов бронзового века...
NASA обнаружило на Марсе странные ямы: ученые теряются в догадках, как они образовались
За 14 лет на Красной планете Curiosity видел много интересного, но этот случай, похоже, самый загадочный...
Китай — это не Америка: почему больше половины детей в КНР хотят стать космонавтами, а не блогерами, как в США?
Эксперты говорят: советский драйв 30-60-х годов плюс рынок и четкое планирование сверху — вот лицо нового китайского чуда...
Антарктическая аномалия: ученые выяснили, почему масса льда на Шестом континенте увеличилась на колоссальные 700 миллиардов тонн
Эксперты предупреждают: радоваться рано. Возможно, это всего лишь временное затишье перед опасной бурей...
Идеальное ДНК-алиби: как современные криминалисты ломают феномен однояйцовых близнецов
Дорого, долго и технически очень сложно, но это единственный способ вывести на чистую воду, казалось бы, неуязвимых преступников...
Выброс на Солнце 1000 лет назад раскроет одну из главных тайн викингов?
Скандинавы на несколько веков опередили Колумба в открытии Северной Америки, но определить точный год их прибытия оказалось гораздо сложнее...