Оптимизация вычислений в тестовом времени для LLM
Улучшение способностей рассуждения больших языковых моделей (LLM) путем оптимизации вычислений в тестовом времени является важной задачей в области исследований. Текущие подходы в основном основаны на дообучении моделей с использованием следов поиска или методов обучения с подкреплением (RL) с бинарными наградами. Однако эти методы могут не полностью использовать вычислительные ресурсы в тестовом времени эффективно.
Практические решения
Недавние исследования показывают, что увеличение вычислений в тестовом времени может улучшить рассуждение, создавая более длинные следы решений и включая структурированные шаги, такие как рефлексия, планирование и алгоритмический поиск. Ключевыми задачами остаются: эффективно ли LLM распределяют вычислительные ресурсы в зависимости от сложности задачи и могут ли они находить решения более сложных проблем при наличии большего бюджета вычислений в тестовом времени.
Методы и подходы
Исследователи из Университета Карнеги-Меллона и Hugging Face работают над оптимизацией вычислений в тестовом времени для LLM, улучшая распределение вычислительных ресурсов во время рассуждения. Вместо того чтобы полагаться только на обучение с подкреплением, они предлагают подход, который балансирует исследование и эксплуатацию, обеспечивая стабильный прогресс к правильным ответам.
Преимущества нового подхода
Метод включает плотную награду для количественной оценки прогресса, что улучшает эффективность. Оценки на математических тестах показывают, что этот подход значительно превосходит существующие методы, повышая как точность, так и эффективность использования токенов.
Заключение
В заключение, оптимизация вычислений в тестовом времени представляется как задача мета-обучения с подкреплением, где целью является максимизация производительности LLM в рамках заданного бюджета токенов. Новый подход MRT минимизирует кумулятивный регресс, поощряя прогресс на протяжении последовательных эпизодов. Это позволяет LLM достигать стабильного прогресса, независимо от ограничений обучения.
Как использовать ИИ в бизнесе
Исследуйте, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе. Найдите 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 приносят положительный эффект для бизнеса.
Начните с малого
Запустите небольшой проект, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе. Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей в области ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на базе ИИ
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж, разработанный для автоматизации общения с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
