Ученые Стэнфордского университета предложили SMOOTHIE: алгоритм машинного обучения для создания маршрутизаторов без меток для генеративных задач.

 Researchers at Stanford University Propose SMOOTHIE: A Machine Learning Algorithm for Learning Label-Free Routers for Generative Tasks

“`html

Оптимизация использования языковых моделей с помощью SMOOTHIE

Языковая маршрутизация – это новая область, направленная на оптимизацию работы больших языковых моделей (LLMs) для различных задач. Эти модели могут генерировать текст, подводить итоги и рассуждать, что делает их полезными для разных типов данных.

Проблемы выбора модели

Одной из главных проблем является выбор подходящей модели для конкретной задачи. Существующие модели могут показывать разные результаты в зависимости от задачи. Традиционно для этого использовались размеченные данные, что требует много ресурсов и времени.

Новые подходы

Исследователи из Стэнфорда предложили SMOOTHIE – инновационный подход к маршрутизации языковых моделей, который не требует размеченных данных. SMOOTHIE использует слабое обучение и графические модели для оценки качества работы нескольких LLMs.

Как работает SMOOTHIE

SMOOTHIE имеет две основные версии: SMOOTHIE-GLOBAL и SMOOTHIE-LOCAL.

  • SMOOTHIE-GLOBAL оценивает качество всех тестовых данных, создавая общую картину производительности моделей.
  • SMOOTHIE-LOCAL фокусируется на ближайших соседях в пространстве встраивания, что повышает точность маршрутизации.

Результаты и преимущества

SMOOTHIE показал отличные результаты, выявляя лучшую модель в 9 из 14 задач. Например, на данных AlpacaEval SMOOTHIE-GLOBAL увеличил процент успешных решений на 15% по сравнению с случайным выбором.

SMOOTHIE-LOCAL также превзошел другие методы маршрутизации, улучшив точность задач на 10% в смешанных наборах данных.

Преимущества для бизнеса

SMOOTHIE предлагает масштабируемое и практическое решение для улучшения работы LLM, что открывает новые возможности для применения ИИ в реальных задачах.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем канале.

Попробуйте AI Sales Bot – ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

“`

Полезные ссылки: