Введение в исследование
Данная работа по искусственному интеллекту представляет собой фреймворк машинного обучения для оценки вычислительных затрат на вывод для методов самосогласованности и Генеративных Моделей Наград (GenRM).
Проблема и вызовы
Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали значительные достижения в области рассуждений в различных областях, таких как математика и наука. Однако улучшение этих способностей в процессе тестирования остается сложной задачей. Основное внимание уделяется разработке методов, позволяющих эффективно масштабировать вычисления во время тестирования, максимизируя при этом производительность рассуждений. Существующие методы, такие как генерация нескольких цепочек рассуждений и использование голосования для выбора лучших решений, требуют значительных вычислительных ресурсов и могут не всегда приводить к оптимальным решениям.
Предложенное решение
Предлагаемый метод представляет собой комплексный фреймворк для точной оценки вычислительных затрат, необходимых для методов самосогласованности и GenRM. Этот фреймворк позволяет проводить честный анализ с учетом фиксированных вычислительных ограничений, обеспечивая систематическое сравнение различных стратегий масштабирования.
Методология
Методология использует анализ с учетом вычислений для сравнения стратегий масштабирования. Для авторегрессионной модели LLM с P параметрами, выполняющей 2P FLOPs на токен, общие вычислительные расходы оцениваются с помощью формулы C(S, V) = S(1+λV), где S — количество решений, V — количество проверок, а λ — соотношение токенов на проверку к токенам на решение.
Результаты исследования
Результаты показывают, что методы SC более эффективны при низких вычислительных затратах, тогда как GenRM начинает превосходить SC только при достижении примерно 8-кратного вычислительного бюджета. Эти выводы остаются стабильными при различных условиях эксперимента, включая различные модели и задачи.
Практические рекомендации
Изучите, какие процессы можно автоматизировать при помощи искусственного интеллекта, и найдите моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
Определите важные ключевые показатели (KPI), чтобы убедиться, что ваши инвестиции в ИИ положительно влияют на бизнес.
Выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и позволяют настроить их под ваши цели.
Начните с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Свяжитесь с нами
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 базе ИИ
Посмотрите на практический пример решения на базе ИИ: бот продаж от itinai.ru, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления общением на всех этапах клиентского пути.
