за 6 месяцев.
А что бы вы сделали с этими деньгами?
за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу? 
. Как это работает? 
. Расскажите подробнее! 
«`html
Большие языковые модели (LLM) в искусственном интеллекте
Большие языковые модели (LLM) играют центральную роль в развитии искусственного интеллекта, сосредотачиваясь на улучшении способности моделей следовать детальным инструкциям. Эта область исследований охватывает методы улучшения качества и сложности наборов данных, используемых для обучения LLM, что в конечном итоге приводит к созданию более сложных и универсальных систем искусственного интеллекта.
Основные проблемы и решения
Одной из основных проблем в этой области является зависимость от высококачественных наборов данных для инструкций, которые сложно размечать в масштабе. Ручные методы требуют значительной экспертизы и ресурсов, что затрудняет достижение последовательных улучшений в различных задачах. Для преодоления этого ограничения исследователи активно ищут способы улучшения сложности и разнообразия наборов данных без необходимости обширного вмешательства человека.
Auto Evol-Instruct: автоматизированное улучшение инструкционных наборов данных
Auto Evol-Instruct — это инновационный подход, который использует LLM для автономного создания методов эволюции, обеспечивая экономичную адаптацию к различным задачам путем изменения входных данных. Этот фреймворк начинается с универсального начального метода эволюции, который автономно анализирует входные инструкции и формулирует правила эволюции. Затем эти правила итеративно оптимизируются оптимизатором LLM, который выявляет и устраняет проблемы в методах эволюции, обеспечивая минимальное количество неудач и улучшая сложность и разнообразие набора данных.
Результаты и перспективы
Auto Evol-Instruct продемонстрировал впечатляющие результаты на нескольких бенчмарках, превзойдя человечески созданные методы и показав свой потенциал для развития области искусственного интеллекта. Его эффективность в улучшении следования инструкциям, математического рассуждения и генерации кода подтверждается впечатляющими результатами на различных бенчмарках.
Подробнее о работе можно узнать в статье. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
«`
