Неправильные ответы улучшают математическое мышление?
Методы обучения с подкреплением, такие как обучение с человеческой обратной связью (RLHF), используются для улучшения выходных данных моделей в области обработки естественного языка (NLP). Один из вариантов, обучение с проверяемыми наградами (RLVR), расширяет этот подход, используя автоматические сигналы, такие как математическая корректность или синтаксические особенности, в качестве обратной связи. Это позволяет настраивать языковые модели в больших масштабах и улучшать их способности к рассуждению без обширного человеческого контроля.
Проблемы в машинном обучении
Одной из главных задач в машинном обучении является создание моделей, способных эффективно рассуждать при минимальном или несовершенном контроле. В задачах решения математических задач, где правильные ответы могут быть недоступны, исследователи сталкиваются с трудностями в управлении процессом обучения модели. Традиционные модели учатся на данных с истинными метками, но точно маркировать обширные наборы данных, особенно для сложных задач рассуждения, невозможно. Таким образом, существует дискуссия о том, могут ли модели учиться рассуждать, когда они подвергаются шумным, вводящим в заблуждение или неправильным обучающим сигналам.
Методы улучшения способностей к рассуждению
Существуют различные техники, направленные на улучшение способностей моделей к рассуждению через RL, с акцентом на RLVR. Исследователи из Университета Вашингтона, Института искусственного интеллекта Аллена и UC Berkeley изучили этот вопрос, тестируя различные сигналы награды на Qwen2.5-Math, семейства крупных языковых моделей, настроенных для математического рассуждения.
Основные выводы
- Qwen2.5-Math-7B показал прирост точности на 28.8% с истинными наградами и 24.6% с неправильными наградами.
- Паттерны «кодового рассуждения» увеличились с 66.7% до более чем 90% под RLVR, что повысило точность с 29% до 64%.
- Модели, не относящиеся к Qwen, такие как Llama3 и OLMo2, не продемонстрировали аналогичных улучшений.
Практические решения для бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут преобразовать ваш подход к работе:
- Идентифицируйте процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно положительно влияют на бизнес.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакт и ресурсы
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
