Российский ИИ улучшил запоминание деталей о пользователях
Специалисты Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова расширили возможности ИИ-ассистентов в запоминании и использовании важной информации о пользователе во время длительного взаимодействия. Об этом сообщили в пресс-службе МГУ. Об этом сообщает издание Ferra.
Ученые факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ разработали метод, который улучшает механизмы запоминания и использования информации ИИ-системами при продолжительном взаимодействии с пользователем.
Современные ИИ-ассистенты, как правило, сохраняют всю историю диалога без отбора и структурирования данных. Это приводит к накоплению избыточной информации, что снижает точность поиска нужных данных и ухудшает согласованность ответов. Предложенная авторами архитектура предполагает управление долговременной памятью нейросети в рамках отдельной подсистемы.
Эта подсистема принимает решения о том, какие сведения следует сохранить, а какие - удалить или переработать. При работе системы сначала осуществляется поиск ранее сохраненных записей, связанных с текущим запросом пользователя. Найденные элементы преобразуются в компактный контекст и добавляются к входным данным модели, после чего формируется ответ. Затем подсистема памяти анализирует новые данные и решает, нужно ли их сохранять.
Для снижения шума и устранения дублирования ученые ввели дополнительную обработку записей. Это позволяет поддерживать более согласованное поведение системы при длительном диалоге.
Мы рассматриваем память не как простой архив диалога, а как управляемую систему, в которой важно сохранять только существенную информацию и реорганизовывать ее в процессе работы, - отметила доцент кафедры алгоритмических языков факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ Лариса Кузина.
