“`html
Введение в Вербализованное Машинное Обучение (VML)
Большие языковые модели (LLM) революционизировали решение проблем в машинном обучении, сдвигая парадигму от традиционного обучения от начала до конца к использованию предварительно обученных моделей с тщательно разработанными подсказками. Этот переход создает увлекательное противоречие в подходах к оптимизации. Традиционные методы включают обучение нейронных сетей с нуля, используя градиентный спуск в непрерывном числовом пространстве. В отличие от этого, новый метод фокусируется на оптимизации вводных подсказок для LLM в дискретном пространстве естественного языка.
Применение LLM в различных областях
Исследователи изучили различные приложения LLM в планировании, оптимизации и мультиагентных системах. LLM использовались для планирования действий воплощенных агентов и решения оптимизационных задач путем генерации новых решений на основе предыдущих попыток и связанных с ними потерь. Естественный язык также использовался для улучшения обучения в различных контекстах, таких как обучение визуальному представлению и создание критериев классификации для изображений.
Оптимизация вводных подсказок и ее значение
Инженерия и оптимизация подсказок стали важными областями изучения, и было разработано множество методов для использования возможностей рассуждения LLM. Были предложены методы автоматической оптимизации подсказок для уменьшения необходимости вручную разрабатывать эффективные подсказки. Кроме того, LLM показали перспективу в мультиагентных системах, где они могут принимать разные роли для совместного решения сложных задач.
Введение в ВМО от Max Planck Institute for Intelligent Systems
Исследователи из Института им. Макса Планка по интеллектуальным системам, Университета Тюбингена и Кембриджского университета представили уникальный подход к машинному обучению – Вербализованное Машинное Обучение (VML), рассматривая LLM как функциональные аппроксиматоры, параметризованные своими текстовыми подсказками. Эта перспектива проводит параллель между LLM и универсальными компьютерами, где функциональность определяется выполняющей программой или, в данном случае, текстовой подсказкой. ВМО предлагает несколько преимуществ перед традиционными числовыми методами машинного обучения.
Результаты ВМО
ВМО демонстрирует эффективность в различных задачах машинного обучения, включая регрессию, классификацию и анализ изображений. Вот краткое изложение ключевых результатов:
• ВМО показывает многообещающую производительность как в простых, так и в сложных задачах.
• В задачах классификации ВМО проявляет адаптивность и интерпретируемость.
• Применение ВМО в медицинской классификации изображений подчеркивает его потенциал в реальных приложениях.
• По сравнению с методами оптимизации подсказок, ВМО демонстрирует более высокую способность к изучению детальных данных.
Однако результаты также показывают некоторые ограничения. ВМО проявляет относительно большую дисперсию при обучении, в частности из-за стохастической природы вывода языковых моделей. Также числовые проблемы точности в языковых моделях могут привести к ошибкам при подгонке, даже когда базовые символьные выражения понимаются правильно.
Заключение
Это исследование представляет ВМО, которое демонстрирует эффективность в задачах регрессии и классификации, а также подтверждает языковые модели как функциональные аппроксиматоры. ВМО проявляет себя в линейной и нелинейной регрессии, адаптируется к различным задачам классификации и показывает потенциал в анализе медицинских изображений. Однако ограничения включают высокую дисперсию обучения из-за стохастичности LLM, ошибки числовой точности, влияющие на точность подгонки, и ограничения масштабируемости из-за ограничений контекстного окна LLM.
Проверьте статью для получения дополнительной информации. Все заслуги за это исследование принадлежат исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Телеграм-канал и следить за нами в Twitter.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit.
Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь.
Arcee AI выпустила DistillKit: Открытый и простой в использовании инструмент, преобразующий сжатие моделей для создания эффективных и высокопроизводительных небольших языковых моделей.
“`
