Преимущества методики Source2Synth в улучшении работы LLMs
Проблемы:
Большие языковые модели (LLMs) успешно справляются с задачами вроде обработки естественного языка, генерации и синтеза текста. Однако они сталкиваются с трудностями в сложных сценариях, требующих обработки структурированных данных и многократного логического рассуждения.
Решение:
Source2Synth — новая методика, позволяющая LLMs приобретать новые навыки без дорогостоящих и долгих аннотаций людьми. Она создает синтетические данные, имитирующие реальные ситуации и процессы мышления.
Применение:
Source2Synth использует реальные данные для создания синтетических примеров с промежуточными логическими шагами, что позволяет LLMs эффективнее работать с структурированными данными и выполнять многократные действия.
Результаты:
Техника Source2Synth позволяет улучшить производительность LLMs на сложных задачах без большого количества аннотаций людьми. Это масштабируемый метод для обучения LLMs в областях, требующих сложного рассуждения и использования инструментов.
