«`html
Проблемы современных языковых моделей (LLMs)
Основная проблема: Как согласовать модели с человеческими ценностями и предпочтениями.
Сгенерированные тексты часто бывают неточными, предвзятыми или даже опасными. Это ограничивает использование LLM в таких областях, как образование, здравоохранение и поддержка клиентов.
Проблема усугубляется: Совершенствование моделей может ухудшить согласование, что снижает доверие к их выводам.
Текущие решения для согласования
Существуют методы, такие как RLHF (обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи) и DPO (оптимизация предпочтений). Они требуют大量 размеченных данных, что трудно масштабировать.
Новая методика: Модели с самообучением (SRLM) стремятся сократить зависимость от человеческих данных, создавая предпочтения автоматически. Однако это может привести к предвзятости в данных.
Решение CREAM
Исследователи представили метод CREAM, который борется с предвзятостью в SRLM, вводя регуляризацию на основе согласованности наград. Это помогает улучшить качество предпочтений, используя более надежные данные.
Как работает CREAM
Метод сравнивает ранжирование ответов модели из различных итераций с помощью коэффициента согласованности. Это позволяет модели опираться на данные с высокой согласованностью. CREAM также использует небольшие модели, такие как LLaMA-7B, с общедоступными наборами данных.
Преимущества CREAM
CREAM показывает значительные улучшения в задачах согласования и устранения предвзятости:
- Увеличение точности на ARC-Easy с 86.78% до 89.52%.
- Рост точности на SIQA с 69.50% до 72.06%.
Заключение
CREAM представляет собой новое решение для проблемы предвзятости наград в моделях самообучения. Уделяя больше внимания надежным данным, CREAM значительно улучшает согласование работы моделей, особенно для меньших моделей.
Это важный шаг к масштабируемости и эффективности в обучении предпочтениям. Результаты подтверждают, что CREAM превосходит существующие методы.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Для успешного внедрения ИИ в вашу компанию:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI).
- Подберите подходящее решение и начинайте с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Если 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 помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab на itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
