Персонализация больших языковых моделей (LLMs)
Персонализация LLMs критически важна для приложений, таких как виртуальные ассистенты и рекомендации контента, поскольку это обеспечивает соответствие ответов индивидуальным предпочтениям пользователей. В отличие от традиционных подходов, которые оптимизируют модели на основе агрегированных отзывов пользователей, персонализация стремится учесть разнообразие индивидуальных точек зрения, сформированных культурой, опытом и ценностями.
Существующие методы оптимизации
Современные методы оптимизации, такие как обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), фокусируются на единой модели вознаграждения, что может игнорировать мнения меньшинств и вводить предвзятости. Более эффективный подход заключается в изучении распределения функций вознаграждения, что позволяет LLM создавать ответы, адаптированные к различным группам пользователей.
Исследования в области обучения предпочтениям
Исследования в области обучения предпочтениям рассматривают различные стратегии персонализации. Некоторые методы, такие как выравнивание распределения, стремятся сопоставить выходные данные модели с широкими статистическими свойствами, но не учитывают индивидуальные предпочтения. Другие методы пытаются явно моделировать распределения вознаграждений, однако сталкиваются с проблемами эффективности выборки и оценок в реальном мире.
Модель Few-Shot Preference Optimization (FSPO)
Исследователи из Стэнфордского университета, Google DeepMind и OpenAI предложили концепцию Few-Shot Preference Optimization (FSPO), которая персонализирует языковые модели, адаптируясь к предпочтениям пользователей с минимальным количеством размеченных примеров. FSPO пересматривает моделирование вознаграждений как задачу мета-обучения, позволяя моделям создавать персонализированные функции вознаграждения.
Преимущества FSPO
FSPO генерирует более миллиона структурированных синтетических предпочтений для решения проблемы нехватки данных. Оцененная по трем доменам — обзоры, образовательная адаптация и ролевые игры — FSPO достигает 87% выигрышной ставки в синтетической персонализации пользователей и 72% с реальными пользователями, улучшая способность LLM соответствовать различным потребностям пользователей в открытых взаимодействиях.
Рекомендации для бизнеса
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе:
- Определите процессы, которые можно автоматизировать.
- Выявите моменты взаимодействия с клиентами, где искусственный интеллект может добавить наибольшую ценность.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их в соответствии с вашими целями.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакты и дополнительные ресурсы
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram для обновлений о новостях ИИ: https://t.me/itinai.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж на https://itinai.ru/aisales, предназначенный для автоматизации разговоров с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
