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
Ельцин не должен был победить: кого Горбачев хотел сделать президентом России?
Почему этот план с самого начала был обречен на поражение?...
Токийская декларация-1993: какую бомбу заложил Ельцин под Россию?
Эксперты говорят: российский президент хотел переиграть Токио, но в итоге дал японцам мощный рычаг воздействия на нашу страну...
Судьба имперских субмарин решена: почему они останутся на дне Крыма навсегда?
Как военные судна вообще оказались затоплены и кто мешал их изучению долгие десятилетия?...
140 стрел и пепел раскрыли тайну гибели самого загадочного города Руси, Гнездово
Город не зачах, не был расселен из-за политических разборок, его уничтожили быстро и жестоко...
Почему у самого большого железного метеорита на Земле вообще нет кратера?
Астрофизики говорят: метеорит Хоба в Намибии нарушает все правила природы вот уже 80 000 лет...
Стало известно о 9000-летней строительной технологии, которую почти невозможно повторить даже сейчас
Древним секретом активно интересуются сразу две ведущие промышленные организации в Израиле. Интересно, почему?...
Архив ФСБ раскрыл детали одной из самых дерзких диверсионных операций ВОВ
Биография Кирилла Орловского поражает. Две Звезды Героя, друг писателя Хемингуэя, ликвидатор нацистских палачей, председатель лучшего колхоза СССР...
Удар, который едва не расколол Луну пополам: кратер в 1/10 площади планеты оставил не просто астероид
Столкновение было настолько мощным, что на поверхность выбросило породы с глубины… почти 100 километров!...
Биоинженер провел 100 дней под водой. По его словам, это прибавило ему 10 лет жизни
Почему этот эксперимент вызвал массу критики? Кто победит, официальная теория или опытная практика?...
Правительство США рассекретило почти 200 файлов о неопознанных воздушных явлениях
Американские власти и Пентагон признаются: по большинству фактов нет однозначных решений. Почему?...
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...
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...