Введение в RL^V
Модели с длинной памятью (LLMs) достигли выдающихся возможностей рассуждения благодаря обучению с подкреплением (RL) на основе вознаграждений за правильность. Современные алгоритмы RL для LLM, такие как GRPO, VinePPO и Leave-one-out PPO, отказались от традиционных подходов PPO, исключив обученную сеть функции ценности в пользу эмпирически оцененных доходов. Это снижает требования к вычислительным ресурсам и памяти GPU, что делает обучение RL более доступным для все более крупных моделей.
Проблемы и возможности
Однако эта эффективность имеет свою цену: функция ценности могла бы служить мощным инструментом проверки результатов для оценки корректности рассуждений. Без этого компонента LLM теряют ценную возможность верификации, что могло бы улучшить выводы через параллельные стратегии поиска, такие как Best-of-N или взвешенное голосование большинства.
Решения для повышения точности
Недавние достижения в области рассуждения LLM исследовали различные техники RL. Однако растущая тенденция к «безценностным» методам RL (GRPO, VinePPO, Leave-one-out PPO) исключает эту возможность, требуя дополнительных затрат на обучение модели. Подходы к верификации в момент тестирования могут улучшить рассуждения, увеличивая вычисления, включая модели, обученные методом бинарной классификации, обучения предпочтения или предсказания следующего токена. Но эти модели требуют больших обучающих наборов данных, дополнительных вычислительных ресурсов и значительной памяти GPU во время вывода.
Инновации в RL с использованием RLV
Исследователи из Университета Макгилла, Университета Монреаля, Microsoft Research и Google DeepMind предложили RLV, чтобы использовать потенциал сигналов, похожих на ценности, в RL для LLM. RLV дополняет «безценностные» методы генеративным верификатором без ущерба для масштабируемости обучения. Этот подход использует возможности генерации LLM, оптимизируя модель как для рассуждений, так и для верификации.
Эффективность RLV в тестировании
Первоначальные результаты показывают, что RLV увеличивает точность MATH более чем на 20% по сравнению с базовыми методами RL, достигая 8-32 раз более эффективного масштабирования вычислений во время тестирования. RLV объединяет рассуждающую и генеративную функции в одном LLM, решая ключевые исследовательские вопросы о масштабировании вычислений.
Преимущества и будущее исследований
RLV показывает отличные возможности масштабирования вычислений во время тестирования, достигая до 32 раз большей эффективности и на 4% более высокой точности по сравнению с базовыми методами. Будущие направления исследований могут исследовать возможности улучшения генеративного верификатора для создания явных объяснений цепочек рассуждений.
Практические рекомендации для бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут преобразовать ваш подход к работе. Вот несколько практических шагов:
- Автоматизируйте процессы, где это возможно, чтобы повысить эффективность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния инвестиций в ИИ на бизнес.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и могут быть настроены под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Для получения последних новостей об ИИ подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения, основанного на ИИ: бот продаж от itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
