Эффективное обучение с использованием методов обучения с подкреплением
Методы обучения с подкреплением (RL) являются ключевым элементом в обучении больших языковых моделей (LLM) для выполнения задач, связанных с рассуждениями, особенно в математическом решении проблем. Во время обучения возникает значительная неэффективность, когда многие вопросы либо всегда решаются, либо остаются нерешенными. Это приводит к неэффективным результатам обучения, поскольку вопросы, не дающие градиентного сигнала, не позволяют улучшить производительность модели.
Проблемы традиционных стратегий обучения
Стандартный режим обучения LLM использует методы градиентного спуска, такие как Proximal Policy Optimization (PPO), где модели многократно взаимодействуют с каждым запросом. Однако основным недостатком этого подхода является то, что большинство примеров обучения относятся к крайним категориям — всегда правильным или всегда неправильным. Это приводит к растрате вычислительных ресурсов на бесполезные сценарии обучения.
Новая политика обучения
Для устранения этой неэффективности предложена новая политика обучения, сосредоточенная на выборке вопросов с высокой изменчивостью коэффициентов успеха. Этот подход позволяет моделям сосредоточиться на задачах средней сложности, тем самым обеспечивая более информативные сигналы для обучения.
Процесс структурированного выбора
Процесс выбора работает через многоступенчатый конвейер, начиная с идентификации кандидатных вопросов на каждой итерации обучения. Формируются группы вопросов, где вероятность успеха вычисляется, и выбираются наиболее обучаемые вопросы. Затем формируются обучающие группы из этих вопросов и случайно выбранных примеров из набора данных для обновления параметров модели.
Преимущества нового подхода
Механизм выбора на основе обучения значительно улучшает скорость и эффективность обучения модели. Модели, обученные с использованием этой программы, достигают такой же точности, как и модели, обученные традиционными методами, за примерно в четыре раза меньшее количество шагов обучения. Это также приводит к лучшей обобщаемости на новых задачах.
Рекомендации для бизнеса
Исследуйте, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе. Найдите процессы, которые можно автоматизировать, и определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ приносят положительный результат.
Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакты
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Подписывайтесь на наш Telegram, чтобы быть в курсе последних новостей ИИ.
Посмотрите практический пример решения на базе ИИ: бот для продаж, предназначенный для автоматизации общения с клиентами и управления взаимодействиями на всех этапах клиентского пути.
“`
