Ученые из МГУ улучшили память ИИ-ассистентов для длительных диалогов

Исследователи Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова улучшили функционал ИИ-ассистентов, позволяя им более эффективно запоминать и использовать важную информацию о пользователе в ходе длительного взаимодействия. Об этом стало известно из пресс-релиза университета. Ученые из факультета вычислительной математики и кибернетики разработали новый метод, который оптимизирует механизмы запоминания и обработки данных ИИ-системами во время продолжительных взаимодействий с пользователями.

Современные ИИ-ассистенты, как правило, сохраняют всю историю общения без фильтрации и структурирования, что приводит к накоплению избыточной информации. Это, в свою очередь, снижает точность поиска необходимых данных и ухудшает согласованность ответов. Новая архитектура, предложенная авторами, включает управление долговременной памятью нейросети в рамках отдельной подсистемы.

Эта подсистема принимает решения о том, какие данные сохранять, а какие - удалять или перерабатывать. В процессе работы 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 принимает решение о необходимости их сохранения.

Для уменьшения шума и устранения дублирования информации ученые внедрили дополнительную обработку записей. Это позволяет поддерживать более согласованное поведение системы в ходе длительных диалогов.

"Мы рассматриваем память не как простой архив диалога, а как управляемую систему, в которой важно сохранять только значимую информацию и реорганизовывать ее в процессе работы", - отметила доцент кафедры алгоритмических языков факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ Лариса Кузина.