Введение
Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали прогресс в области способности рассуждения благодаря методу обучения с подкреплением с проверяемыми вознаграждениями (RLVR). Этот метод опирается на обратную связь, основанную на результатах, а не на имитации промежуточных шагов рассуждения.
Проблемы текущих методов RLVR
Современные RLVR сталкиваются с серьезными проблемами масштабируемости, так как они зависят от вручную подобранных наборов вопросов и ответов для обучения. С увеличением сложности моделей необходимость в больших, качественных наборах данных становится все менее устойчивой.
Подходы к улучшению способностей LLM
Исследователи изучили различные методы для улучшения способностей LLM в рассуждении. Модель STaR внедрила самостимулирующиеся подходы, что позволило улучшить рассуждения по цепочке (CoT). Модель о1 успешно реализовала этот концепт на большом масштабе, а модель R1 превзошла результаты о1, применив «нулевую» настройку.
Парадигма Absolute Zero
Ученые из Университета Цинхуа и других учреждений предложили парадигму RLVR, называемую Absolute Zero. Этот подход позволяет модели автономно генерировать и решать задачи, максимизируя свой собственный прогресс в обучении без зависимости от внешних данных. Absolute Zero Reasoner (AZR) эволюционирует свой учебный план и способности рассуждения через исполнитель кода, который проверяет предложенные задачи.
Реализация AZR
LLMs идеально подходят для реализации AZR в контексте многозадачного обучения. AZR предлагает новые задачи рассуждения на основе типа задачи и примеров, которые он сам сгенерировал ранее. Он использует исполнитель кода как гибкий интерфейс и проверяемую среду.
Результаты и достижения AZR
Absolute Zero Reasoner-Coder-7B достиг выдающихся результатов в категориях общего и кодирования, превзойдя предыдущие лучшие модели. Анализ масштабирования показывает, что AZR приносит большие улучшения на более крупных моделях.
Заключение и будущее исследований
Парадигма Absolute Zero была введена для решения ограничений данных в существующих рамках RLVR. Однако существует необходимость в постоянном контроле за безопасностью в системах, которые способны к саморазвитию.
Практические рекомендации для бизнеса
Чтобы внедрить решения на основе искусственного интеллекта, рассмотрите следующие шаги:
- Изучите, какие процессы можно автоматизировать.
- Определите важные KPI для оценки влияния ваших инвестиций в ИИ.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям.
- Начните с небольшого проекта и постепенно расширяйте использование ИИ.
Контакты и ресурсы
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram для актуальных новостей.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на пример решения с использованием ИИ: продажный бот, который автоматизирует взаимодействие с клиентами и управляет всеми этапами их пути.
