Проблемы больших языковых моделей
Большие языковые модели (LLMs) генерируют текст поэтапно, что ограничивает их способность планировать задачи, требующие многократных логических шагов, таких как структурированное письмо или решение проблем. Нехватка долгосрочного планирования влияет на их связность и принятие решений в сложных сценариях.
Недостатки традиционных алгоритмов поиска
Алгоритмы поиска, такие как метод Монте-Карло и beam search, широко используются в планировании и принятии решений в ИИ. Однако они имеют свои ограничения, такие как высокая вычислительная стоимость и зависимость от модели ценностей, что может привести к ошибкам в прогнозах.
Решение: DIFFUSEARCH
Чтобы решить эти проблемы, исследователи из нескольких университетов и лабораторий разработали DIFFUSEARCH. Эта дискретная диффузионная структура исключает использование неэффективных алгоритмов поиска и вместо этого обучает модель для прямого прогнозирования и использования будущих представлений.
Обучение и эффективность
DIFFUSEARCH обучает модель с помощью контролируемого обучения, используя Stockfish для пометки состояний шахматных досок. Модель применяет дискретное диффузионное моделирование, что позволяет постепенно улучшать прогнозы действий.
Оценка и результаты
Исследователи оценили DIFFUSEARCH по сравнению с тремя моделями на основе трансформеров. Результаты показали, что DIFFUSEARCH превзошел другие модели по точности действий и рейтингу Эло.
Заключение
Предложенная модель показала, что имплицитный поиск через дискретную диффузию может эффективно заменить явный поиск и улучшить принятие решений в шахматах. Эта методология может быть применена для улучшения предсказания следующего токена в языковых моделях.
Практические решения для бизнеса
Изучите, как технологии ИИ могут изменить ваш подход к работе. Найдите процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить максимальную ценность.
Рекомендации по внедрению ИИ
- Определите ключевые показатели (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный эффект.
- Выбирайте инструменты, соответствующие вашим потребностям, и настраивайте их под свои цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ в своей работе.
Контакты
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.
