LASER: метод адаптивного выбора моделей вознаграждения и итеративного обучения LLM с использованием нескольких моделей вознаграждения
Основные проблемы в обучении больших языковых моделей (LLMs) и их решение
Одной из основных проблем в обучении больших языковых моделей (LLMs) является выбор правильной модели вознаграждения (RM), которая бы направляла их обучение. Одна модель RM может быть отличной в креативном письме, но терпит неудачу в более логико-ориентированных областях, таких как математическое мышление. Для преодоления этих вызовов важно разрабатывать более адаптивные и точные ИИ-системы способные справляться с разнообразными прикладными задачами.
Метод LASER: решение проблем выбора моделей RM
Исследователи из UNC Chapel Hill предлагают метод LASER (Learning to Adaptively Select Rewards), который рассматривает выбор RM как проблему многоруких бандитов. Вместо одновременной загрузки и запуска нескольких моделей RM, LASER динамически выбирает наиболее подходящую модель RM для каждой задачи или случая во время обучения. Метод использует алгоритм бандитов LinUCB, который адаптирует выбор RM на основе контекста задачи и прошлой производительности. Путем оптимизации выбора RM на уровне экземпляра LASER снижает вычислительные затраты, улучшая эффективность и точность обучения LLM на разнообразном наборе задач, избегая проблем с вознаграждением, наблюдаемых в методах с одной RM.
Метод LASER преуспевает в улучшении эффективности обучения и общей производительности модели, что создает эффективные решения для оптимизации взаимодействия LLM с предпочтениями человека.
Если вам интересно узнать больше о LASER, ознакомьтесь с документом и нашими социальными сетями.
