Microsoft представила TinyTroupe — библиотеку для моделирования поведения людей

от автора

Microsoft представила экспериментальную Python-библиотеку TinyTroupe, которая предназначена для моделирования поведения людей. Она работает на базе больших языковых моделей и будет полезна для оценки эффективности рекламных кампаний, организации тестирования ПО или генерации данных для обучения нейросетей.

С помощью TinyTroupe разработчики могут моделировать людей с определёнными личностями, интересами и жизненными целями. Такие искусственные агенты называются TinyPerson. Они могут взаимодействовать друг с другом, с реальными пользователями и «жить своей жизнью» в смоделированных мирах TinyWorld.

За моделирование поведения агентов отвечает большая языковая модель GPT-4. Отмечается, что разработчики библиотеки уделили внимание именно пониманию поведения людей и адаптировали TinyTroupe для применения в реальных задачах.

TinyTroupe можно использовать в следующих сферах:

  • Реклама. На смоделированной аудитории можно проверить эффективность рекламной кампании до того, как начинать тратить выделенный бюджет. Это поможет оценить результат и скорректировать параметры.

  • Тестирование ПО. Искусственных пользователей можно использовать для получения тестовых данных.

  • Данные для обучения. С помощью агентов можно генерировать датасеты и обучать на них нейросети.

  • Управления проектами. Смоделированные пользователи могут оставлять отзывы к продукту с точки зрения разных пользователей, например врачей, юристов или учителей.

  • Мозговой штурм. Можно имитировать фокус-группу и получить идеи для развития проекта.

Смоделированные люди проводят мозговой штурм в поиске идей новых ИИ-функций для Microsoft Word

Смоделированные люди проводят мозговой штурм в поиске идей новых ИИ-функций для Microsoft Word

Разработчики TinyTroupe отмечают, что библиотека находится на ранней стадии разработки. Пользователей просят оставлять отзывы и предлагать улучшения. Особенно команду проекта интересуют новые сценарии использования. Код TinyTroupe опубликован на GitHub.


ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/858370/


Комментарии

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *