“`html
Проблемы генеративных языковых моделей
Генеративные языковые модели сталкиваются с трудностями при переходе от обучения к практическому применению. Основная проблема заключается в том, как оптимально настроить модели во время вывода. Текущие методы, такие как Обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), сосредоточены на улучшении результатов по сравнению с базовой моделью, но часто не учитывают стратегии декодирования, которые важны в реальных условиях.
Решение: InfAlign
Исследователи из Google DeepMind и Google Research разработали InfAlign — фреймворк машинного обучения, который помогает согласовать языковые модели с учетом стратегий вывода. InfAlign включает методы, которые учитывают вывод, чтобы устранить разрыв между обучением и применением. Он использует откалиброванный подход к обучению с подкреплением, который настраивает функции вознаграждения в зависимости от конкретных стратегий вывода.
Преимущества InfAlign
- Эффективность: InfAlign улучшает результаты вывода, особенно для методов, таких как Best-of-N и Worst-of-N.
- Надежность: Модели, настроенные с помощью InfAlign, показывают высокое качество в различных сценариях.
- Оптимизация: Алгоритм CTRL помогает настраивать вознаграждения, улучшая эффективность вычислений.
Результаты и выводы
Эффективность InfAlign была продемонстрирована на наборах данных, связанных с полезностью и безопасностью. В экспериментах InfAlign улучшил результаты вывода на 8-12% для Best-of-N и на 4-9% для Worst-of-N по сравнению с существующими методами. Это связано с откалиброванными преобразованиями вознаграждений, которые обеспечивают стабильную работу моделей.
Заключение
InfAlign представляет собой значительный шаг вперед в согласовании генеративных языковых моделей для реальных приложений. Он устраняет ключевые несоответствия между обучением и развертыванием, обеспечивая надежность и эффективность.
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.
- Подберите подходящее решение — сейчас много вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно: начните с малого проекта и анализируйте результаты.
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 AI 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.
“`
