В области искусственного интеллекта решающую роль играет оперативное проектирование, которое определяет, сможет ли ИИ точно понимать потребности человека и реагировать на них. Однако разработать эффективные подсказки непросто и требует глубокого понимания того, как работает ИИ, а также большого количества экспериментов и оптимизации. Это делает быстрое проектирование непреодолимым препятствием для обычных пользователей. Чтобы решить эту проблему, исследовательская группа Пекинского университета и компании Baichuan Technology разработала PAS (Prompt Augmentation System) — интеллектуальную систему быстрого дополнения, основанную на большой языковой модели, предназначенную для улучшения способности ИИ понимать человеческие потребности и реагировать на них.
Оперативное проектирование можно назвать языковым искусством мира ИИ. Он помогает ИИ более точно понимать намерения человека с помощью тщательно продуманных подсказок, тем самым давая соответствующие ответы. Но это искусство непростое. Оно требует не только глубокого понимания механизма работы ИИ, но и неоднократных испытаний и оптимизаций под разные задачи. Это, несомненно, непреодолимый пробел для обычных пользователей.
Чтобы преодолеть это узкое место, группа ученых из Пекинского университета и компании Baichuan Technology совместно разработала революционное решение — PAS (система быстрого увеличения). Эта интеллектуальная система улучшения подсказок, основанная на больших языковых моделях (LLM), может автоматически генерировать высококачественные подсказки, значительно улучшая способность ИИ понимать потребности человека и реагировать на них.
Преимущества PAS в основном отражаются в трех аспектах:
1. Он чрезвычайно эффективен в использовании данных: для достижения оптимальной производительности требуется всего 9000 точек данных, что экономит много ресурсов по сравнению с традиционными методами.
2. PAS обладает превосходной совместимостью и гибкостью, может быть легко связан с различными существующими крупномасштабными языковыми моделями, а его область применения охватывает различные сценарии: от ежедневного общения до профессиональных консультаций.
3. PAS добился лучших результатов в нескольких тестах производительности со средним улучшением на 6,09 процентных пункта, превзойдя все существующие методы.
Принцип работы PAS можно просто свести к двум этапам: проверка высококачественных советов и автоматическое создание дополнительных советов. Система сначала выбирает высококачественные советы из огромных объемов данных, а затем использует методы мелкомасштабного обучения для создания новых. Эти новые насадки также проходят строгий процесс проверки и регенерации для обеспечения их качества.
Чтобы проверить реальный эффект PAS, исследовательская группа провела серию строгих экспериментов. Они применили PAS к нескольким крупномасштабным языковым моделям, включая GPT-4 и GPT-3.5, и провели комплексные оценки по нескольким критериям. Результаты экспериментов обнадеживают: PAS значительно улучшил производительность ИИ с точки зрения логического рассуждения, языкового перевода, а также возможностей вопросов и ответов, достигнув лучших результатов во всех тестах.
Появление PAS, несомненно, придало новый импульс развитию технологий искусственного интеллекта. Это не только значительно снижает порог быстрого проектирования, позволяя более простым пользователям легко управлять технологией искусственного интеллекта, но также открывает путь для дальнейшей популяризации и углубления приложений искусственного интеллекта. Поскольку инновационные технологии, такие как PAS, продолжают появляться, у нас есть основания полагать, что ИИ в будущем станет более умным и лучше поймет сердца людей, принеся больше удобства и сюрпризов в нашу жизнь и работу.
Адрес статьи: https://arxiv.org/pdf/2407.06027.
Адрес проекта: https://github.com/PKU-Baichuan-MLSystemLab
Короче говоря, появление системы PAS привело к прорывному прогрессу в области оперативного проектирования ИИ. Ее эффективные, совместимые и высокопроизводительные характеристики будут значительно способствовать применению и развитию технологий ИИ и сделают ИИ более удобным и умным для пользователей. опыт. Мы надеемся на дальнейшее совершенствование и развитие PAS в будущем, привнося инновации и изменения в большее количество областей.