Улучшение работы LLM с длинными контекстами
Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали впечатляющие возможности благодаря обширному предобучению и методам согласования. Однако их производительность в задачах с длинными контекстами часто оказывается недостаточной из-за нехватки качественных аннотированных данных. Это связано с тем, что аннотирование человеком становится непрактичным для длительных контекстов.
Проблемы и решения
Существующие методы, такие как управляемая дообучение (SFT) и обучение с подкреплением, значительно улучшили производительность в коротких контекстах, но их эффективность в длинных контекстах остается ограниченной. Простое расширение наборов данных с короткими контекстами не решает проблему. Исследователи изучают различные стратегии, включая использование механизма иерархического внимания и постоянного предобучения на длинных документах, однако эти методы требуют значительных вычислительных ресурсов.
Инновационный подход LongPO
Исследователи из Национального университета Сингапура и Alibaba Group предложили метод LongPO, который позволяет LLM адаптироваться к задачам с длинными контекстами, сохраняя при этом свои исходные способности. LongPO использует данные предпочтений, сгенерированные моделью, что позволяет избежать необходимости в аннотациях со стороны человека.
Эффективность LongPO
Используя Mistral-7B-Instruct, LongPO показывает значительные улучшения по сравнению с SFT и DPO, достигая сопоставимых результатов с более продвинутыми моделями, такими как GPT-4-128K, без необходимости в обширном обучении на длинных контекстах.
Заключение
LongPO позволяет эффективно адаптировать LLM к задачам с длинными контекстами, сохраняя их способности в коротких контекстах. Это подчеркивает потенциал внутреннего знания модели для эффективной адаптации без значительных затрат на аннотации.
Практические рекомендации для бизнеса
- Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе.
- Идентифицируйте ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки влияния инвестиций в ИИ на бизнес.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности, а затем постепенно расширяйте использование ИИ.
Контакты
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram для получения актуальных новостей об ИИ.
“`
