Языковые модели (LMs) демонстрируют впечатляющие возможности как обучающиеся в контексте, когда они предварительно обучены на обширных текстовых корпусах из интернета, что позволяет эффективно обобщать информацию из всего лишь нескольких примеров задач. Однако дообучение этих моделей для конкретных задач представляет собой значительные трудности. Обычно дообучение требует сотни или тысячи примеров, что часто приводит к ограниченным паттернам обобщения.
Проблема обобщения
Например, модели, дообученные на утверждениях типа «Мать B — A», имеют трудности с ответами на связанные вопросы, такие как «Кто сын A?». В отличие от этого, языковые модели могут эффективно управлять такими обратными отношениями в контексте. Это несоответствие вызывает необходимость глубже изучить различия между обучением в контексте и обобщением при дообучении, а также как эти различия должны направлять стратегии адаптации для конкретных задач.
Ключевые подходы к улучшению адаптивности языковых моделей
Исследования, направленные на улучшение адаптивности LMs, приняли несколько ключевых направлений:
- Изучение обучения в контексте, которое исследует паттерны обучения и обобщения через эмпирические, механистические и теоретические анализы.
- Исследования обучения вне контекста, которые изучают, как модели используют информацию, не указанную явно в подсказках.
- Технологии увеличения данных, которые используют LLMs для улучшения производительности при ограниченных наборах данных.
- Подходы с синтетическими данными, которые развивались от ранних ручных данных к более современным методам, генерирующим данные непосредственно из языковых моделей.
Недавние исследования и результаты
Недавние совместные исследования Google DeepMind и Стэнфордского университета привели к созданию нескольких наборов данных, предназначенных для изоляции знаний из данных предварительного обучения, что способствует чистым тестам на обобщение. Эффективность этих моделей оценивалась по различным типам обобщения. Результаты показывают, что обучение в контексте, как правило, демонстрирует более гибкое обобщение по сравнению с дообучением.
Стратегия увеличения данных
Ключевое новшество заключается в стратегии увеличения данных, использующей обобщение в контексте для улучшения охвата данных при дообучении, включая как локальные, так и глобальные стратегии. Например, на наборе данных «Проклятие обратного» обучение в контексте достигло почти максимальной производительности на обратных задачах, в то время как традиционное дообучение показало почти нулевую точность.
Заключение
В заключение, данная работа исследует различия в обобщении между обучением в контексте и дообучением, когда LMs сталкиваются с новыми структурами информации. Результаты подчеркивают, что обучение в контексте демонстрирует превосходное обобщение для определенных типов выводов.
Практическое применение ИИ
Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут трансформировать ваш подход к работе. Например, вы можете:
- Автоматизировать процессы, выявляя моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Определить ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ действительно положительно влияют на бизнес.
- Выбрать инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настраивать их под ваши цели.
- Начать с небольшого проекта, собирать данные о его эффективности и постепенно расширять использование ИИ в вашей работе.
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 https://t.me/itinai.
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: продажный бот, предназначенный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействиями на всех этапах пути клиента.
