Эволюция искусственного интеллекта и внедрение прямой оптимизации Нэша (DNO)
Практические решения и ценность
Развитие больших языковых моделей (LLM) значительно продвинуло искусственный интеллект, но выравнивание этих моделей с человеческой этикой и ценностями оказалось сложной задачей. Традиционные методы, такие как обучение с подкреплением по обратной связи от человека (RLHF), добились определенного прогресса, но испытывают трудности в полном учете человеческих предпочтений и этических соображений.
Исследования Microsoft Research привели к внедрению прямой оптимизации Нэша (DNO) для улучшения LLM путем сосредоточения на общих предпочтениях, а не только на максимизации вознаграждения. Этот подход упрощает и масштабирует выравнивание LLM с человеческими ценностями, как это показывают эмпирические оценки.
Внедрение DNO с моделью Orca-2.5 показало значительное увеличение победного процента на 33%, что позволяет считать его ведущим методом для посттренировочных LLM. Этот успех подчеркивает его потенциал для революционизации отрасли и превосходства над традиционными моделями и методиками.
Снимок исследования
В заключение, DNO представляет собой ключевой прогресс в улучшении LLM, решая проблему выравнивания этих моделей с человеческими этическими стандартами и сложными предпочтениями. Он преодолевает ограничения предыдущих техник и устанавливает новый стандарт для посттренировочных LLM.
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите возможность использования прямой оптимизации Нэша от Microsoft AI, чтобы оставаться конкурентоспособным и переосмыслить свой способ работы.
Пример практического решения в области искусственного интеллекта
Рассмотрите AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах путешествия клиента.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Twitter – @itinaicom
