за 6 месяцев.
А что бы вы сделали с этими деньгами?
за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу? 
. Как это работает? 
. Расскажите подробнее! 
Введение в самонаграждающее рассуждение в LLM
Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали сильные способности к рассуждению в таких областях, как математика и программирование. Модели, такие как ChatGPT, Claude и Gemini, привлекли внимание благодаря своим улучшенным методам вывода. Основной задачей является возможность LLM обнаруживать и исправлять ошибки в своих выводах, что называется самокоррекцией.
Проблемы самокоррекции
Хотя модели могут улучшать свои ответы с помощью внешних сигналов вознаграждения, этот подход требует значительных вычислительных ресурсов. Исследования показывают, что точность может улучшаться даже при использовании прокси-моделей для обратной связи. Однако без внешнего руководства текущие LLM испытывают трудности с самокоррекцией на основе только внутреннего рассуждения.
Исследования и решения
Исследователи из Университета Иллинойс и Университета Мэриленда изучают самонаграждающее рассуждение в LLM, позволяя моделям генерировать шаги рассуждения, оценивать их правильность и уточнять ответы без внешней обратной связи. Их двухступенчатая структура использует последовательное отбраковывающее выборку для создания длинных цепочек рассуждений, которые внедряют самонаграждающее и самокорректирующее поведение.
Методология и результаты
Модели, такие как Llama-3 и Qwen-2.5, продемонстрировали, что этот подход улучшает самокоррекцию и достигает производительности, сопоставимой с моделями, полагающимися на внешние вознаграждения. Самонаграждающее рассуждение в языковых моделях представлено как многопроцессный марковский процесс, где модель генерирует начальный ответ и оценивает его.
Заключение и рекомендации
Исследование представляет собой структуру самонаграждающего рассуждения для LLM, улучшая самокоррекцию и вычислительную эффективность. Будущие улучшения будут направлены на решение проблем точности моделей вознаграждения и оптимизацию обучения с подкреплением. Мы рекомендуем начать с небольшого проекта, собирать данные о его эффективности и постепенно расширять использование ИИ в вашей работе.
Связь и ресурсы
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подпишитесь на наш Telegram для получения последних новостей об ИИ: Telegram.
Посмотрите практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами.
