Разработана методика для экспертных систем на базе большой языковой модели
Классика искусственного интеллекта — экспертные системы для принятия решений в профессиональной деятельности получают новое воплощение благодаря современным технологиям ИИ. Ученые ТюмГУ реализовали функционал и возможности экспертной системы на базе большой языковой модели Yandex GPT. Созданный прототип справляется с задачами опроса пользователя, проверяет гипотезы и выводит решения из базы экспертных знаний, в том числе на основе составных цепочек вывода.
ноя
«Модель представления знаний построена на основе правил „Если то“, а механизм вывода решений учитывает коэффициенты уверенности в условиях неопределенности. В состав такой системы включены агент по анализу и распознаванию ситуации, а также агент для вывода решений. Это позволяет при анализе ситуации выделить релевантный сегмент базы знаний, который используется агентом для вывода решений», — сообщил профессор академического департамента ШКН ТюмГУ Игорь Глухих.
Результаты работы такой системы зависят от структуры и содержания промптов. Поэтому для стабильности и повторяемости работы большой языковой модели с нужными результатами ученые разработали управляющий промпт, куда включили правила ведения диалога и обработки ответов пользователя, а также блок дополнительных ограничений. Стабильность работы языковой модели с разработанным промптом была проверена на серии из 20 экспериментов.
Разработчики предполагают, что разные языковые модели будут по-разному реагировать на похожие промпты. Поэтому при создании экспертной системы предусматривают этап исследований и прототипирования, когда до начала программной разработки с помощью вэб-интерфейса языковой модели можно провести проверку и настройку промптов, а также баз знаний для отбора наиболее рациональных языковых моделей из доступных разработчикам. После такого протопирования программная реализация системы выполняется с подключением к модели через программный интерфейс.
Исследование выполнено при поддержке Минобрнауки России (проект FEWZ-2024−0052).
Результаты работы такой системы зависят от структуры и содержания промптов. Поэтому для стабильности и повторяемости работы большой языковой модели с нужными результатами ученые разработали управляющий промпт, куда включили правила ведения диалога и обработки ответов пользователя, а также блок дополнительных ограничений. Стабильность работы языковой модели с разработанным промптом была проверена на серии из 20 экспериментов.
Разработчики предполагают, что разные языковые модели будут по-разному реагировать на похожие промпты. Поэтому при создании экспертной системы предусматривают этап исследований и прототипирования, когда до начала программной разработки с помощью вэб-интерфейса языковой модели можно провести проверку и настройку промптов, а также баз знаний для отбора наиболее рациональных языковых моделей из доступных разработчикам. После такого протопирования программная реализация системы выполняется с подключением к модели через программный интерфейс.
Исследование выполнено при поддержке Минобрнауки России (проект FEWZ-2024−0052).
Источник:
Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ
Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ
Рубрики:
Теги:
Читайте также
