“`html
Модель авторегрессии: реальность и возможности
Ян ЛеКун, главный научный сотрудник по ИИ в Meta, недавно высказал мнение о том, что авторегрессионные модели больших языков (LLM) имеют серьезные недостатки. Он утверждает, что вероятность генерации корректного ответа уменьшается с каждым новым токеном, что делает их непрактичными для длинных и надежных взаимодействий с ИИ.
Как работают авторегрессионные модели?
Авторегрессионная модель — это вероятностная модель, которая генерирует текст по одному токену за раз. Она предсказывает наиболее вероятный следующий токен и повторяет процесс до тех пор, пока не будет достигнуто условие остановки. Это позволяет создавать как короткие ответы, так и целые статьи.
Ошибки в генерации: действительно ли они накапливаются?
ЛеКун утверждает, что вероятность ошибки накапливается и делает длинные ответы неконсистентными. Однако это не так. Модели LLM обладают свойствами самокоррекции, которые помогают им сохранять последовательность. Например, если в рассказе вы сделали ошибку, вы можете исправить ее в следующем предложении. То же самое происходит и с LLM, особенно с помощью методов, таких как Chain-of-Thought (CoT), которые помогают моделям лучше рассуждать.
Преимущества методов самокоррекции
Методы, такие как Chain-of-Verification (CoV) и Attentive Reasoning Queries (ARQs), помогают моделям поддерживать правильные выводы и отбрасывать ошибочные. Небольшая ошибка в начале процесса не обязательно ведет к неправильному ответу.
Как ARQs меняют правила игры
В компании Parlant мы внедрили Attentive Reasoning Queries, которые помогают моделям поддерживать последовательность при генерации длинных ответов. Мы добились почти 100% точности в генерации правильных ответов для сложных задач, что очень важно для надежных приложений для клиентов.
Будущее авторегрессионных моделей
Мы считаем, что авторегрессионные LLM имеют будущее. Хотя поддержание последовательности в длинных ответах может быть сложной задачей, использование различных методов, таких как CoT и ARQs, помогает преодолевать эти трудности.
Как внедрить ИИ в ваш бизнес?
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте следующие шаги:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Найдите области, где автоматизация может принести пользу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение. Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
