“`html
Модели языка и их развитие
Языковые модели (LMs) значительно улучшились благодаря увеличенной вычислительной мощности, особенно в процессе обучение. Новая концепция, известная как масштабирование во время тестирования, сосредоточена на повышении производительности моделей за счет увеличения вычислений во время вывода.
Преимущества подхода
Модель o1 от OpenAI подтвердила этот подход, демонстрируя улучшенные способности к рассуждению. Однако воспроизвести такие результаты оказалось сложно, и были предприняты различные попытки с использованием методов, таких как поиск на дереве Монте-Карло (MCTS) и обучение с подкреплением.
Практические решения для масштабирования
Разработано множество методов для борьбы с задачей масштабирования во время тестирования:
- Пошаговое масштабирование позволяет моделям генерировать последовательные попытки решения.
- Методы поиска на дереве объединяют последовательные и параллельные подходы.
- REBASE – это эффективный подход, использующий модель вознаграждений для оптимизации поиска.
Исследования и новшества
Исследователи из Стэнфордского университета, Университета Вашингтона и других институтов предложили новый подход для достижения масштабирования во время тестирования:
- Набор данных s1K включает 1,000 вопросов с прослеживаемыми рассуждениями.
- Бюджетное принуждение контролирует вычисления во время тестирования, позволяя модели корректировать свои рассуждения.
Процесс выбора данных
Процесс отбора данных включает три этапа фильтрации по качеству, сложности и разнообразию:
- Удаление образцов с ошибками API и форматирования.
- Оценка сложности на основе производительности модели и длины прослеживания рассуждений.
- Классификация вопросов по конкретным областям.
Результаты и эффективность модели
Модель s1-32B показывает значительные улучшения производительности благодаря масштабированию во время тестирования:
- Доказывает эффективность последовательного масштабирования по сравнению с параллельными подходами.
- Демонстрирует высокую эффективность с минимальным количеством обучающих образцов.
Новые возможности
Эта стратегия предоставляет возможности для создания конкурентоспособных моделей рассуждений с минимальным использованием обучающих данных. Возможности, активированные во время предварительного обучения, подтверждают гипотезу «поверхностного соответствия».
Внедрение ИИ в вашу компанию
Если вы хотите развить свою компанию с помощью искусственного интеллекта (ИИ), рассмотрите следующую стратегию:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее ИИ-решение для вашего бизнеса.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Также следите за новостями о ИИ в нашем Telegram-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте больше о том, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
