Архон: Фреймворк машинного обучения для улучшения больших языковых моделей с помощью автоматизированного поиска архитектуры во время вывода для повышения эффективности задач

 Archon: A Machine Learning Framework for Large Language Model Enhancement Using Automated Inference-Time Architecture Search for Improved Task Performance

“`html

Искусственный интеллект и его влияние

Искусственный интеллект (ИИ) достиг значительных успехов благодаря разработке больших языковых моделей (LLM). Эти модели оказывают влияние на различные области, включая обработку естественного языка, рассуждения и программирование.

Оптимизация производительности LLM

С ростом мощностей LLM необходимо применять сложные методы для оптимизации их работы. Техники оптимизации в момент выполнения стали ключевыми для улучшения качества ответов. Исследователи должны установить лучшие практики для интеграции этих методов в единую систему.

Проблемы и решения

Основная задача заключается в определении наиболее эффективных техник для различных задач. Существует множество функций, таких как следование инструкциям, рассуждения и программирование, которые могут извлечь выгоду из различных комбинаций техник. Исследователи нуждаются в надежной системе, которая сможет эффективно исследовать возможные комбинации и оптимизировать архитектуры в зависимости от задач.

Модульный подход Archon

Исследователи из Стэнфордского университета и Университета Вашингтона разработали Archon — модульную платформу для автоматизации поиска архитектуры LLM с использованием техник оптимизации. Archon объединяет различные LLM и методы, создавая систему, которая превосходит традиционные модели.

Структура и производительность Archon

Archon представляет собой многослойную систему, где каждый слой выполняет отдельную технику. Например, первый слой может генерировать несколько кандидатных ответов, а последующие слои применяют методы ранжирования и проверки. Archon продемонстрировал среднее увеличение точности на 15.1% по сравнению с другими моделями.

Ключевые результаты

  • Увеличение производительности: Archon показал среднее увеличение точности на 15.1% по сравнению с моделями, такими как GPT-4o.
  • Разнообразие применения: Платформа успешно работает в задачах следования инструкциям, рассуждения и программирования.
  • Эффективные техники: Archon объединяет техники, такие как ансамблирование, слияние и проверка.
  • Улучшение точности программирования: Достигнуто увеличение точности на 56% в задачах программирования.
  • Масштабируемость и модульность: Модульный дизайн позволяет легко адаптироваться к новым задачам.

Заключение

Archon предлагает автоматизированную систему для оптимизации LLM, эффективно комбинируя различные техники. Это решение упрощает разработку высокопроизводительных LLM-систем, соответствующих конкретным задачам.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot — этот ИИ-ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.

“`

Полезные ссылки: