Модели рассуждений и их применение в бизнесе
Модели рассуждений (RLM) все чаще используются для симуляции пошагового решения проблем, создавая длинные и структурированные цепочки рассуждений. Эти модели разбивают сложные вопросы на более простые части и строят логические шаги для достижения ответов. Подход «цепочка размышлений» (CoT) доказал свою эффективность в улучшении качества вывода, особенно в математических и логических задачах.
Проблемы многоязычного понимания
Несмотря на многоязычные возможности современных моделей, исследование и обучение в основном сосредоточены на английском языке. Это создает пробел в понимании того, насколько хорошо эти навыки рассуждения переводятся на другие языки. Основная проблема заключается в том, что большинство RLM настраиваются на английских данных, что ограничивает их способность эффективно рассуждать на других языках, особенно для языков с ограниченными ресурсами.
Текущие подходы и их ограничения
Современные техники используют стратегии нулевого или малого обучения для управления этими ограничениями, часто используя английский как промежуточный язык. Однако небольшие модели имеют минимальные преимущества из-за ограниченной емкости, а даже крупные модели показывают непостоянные результаты при рассуждении на языках с ограниченными ресурсами.
Исследование Brown University и MBZUAI
Команда исследователей из Brown University и MBZUAI сосредоточилась на оценке того, как увеличение вычислений во время тестирования, особенно через расширенные цепочки рассуждений, может повлиять на многоязычные способности RLM. Они исследовали использование моделей s1 на основе архитектуры Qwen2.5-Instruct и протестировали их на различных языках с использованием таких бенчмарков, как MGSM и Global-MMLU.
Результаты экспериментов
Эксперименты показали, что модели с большим количеством параметров значительно выигрывают от увеличения токенов размышлений во время тестирования. Модель s1 с 14 миллиардами параметров достигла средней точности 81% на неанглийских языках в MGSM. Она превзошла модели, такие как Qwen2.5-14B-Instruct, на +23.1% на французском и +41.6% на суахили.
Наблюдения и выводы
Ключевым наблюдением стало поведение «цитировать и размышлять», где модель цитировала фразы на других языках и рассуждала на английском. Это указывает на то, что модель использует свое многоязычное понимание для интерпретации неанглийского ввода без прямого перевода. Однако результаты в задачах, связанных с культурным здравым смыслом или гуманитарными науками, не показали таких же улучшений.
Практические рекомендации для бизнеса
Рассмотрите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе:
- Автоматизируйте процессы, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
- Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контактная информация
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения на основе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
