“`html
Оценка языковых моделей: практические решения и ценность
Большие языковые модели (LLM) значительно продвинулись за последние годы. Модели, такие как ChatGPT и GPT-4, позволяют пользователям взаимодействовать и получать естественные языковые ответы. Для улучшения взаимодействия человека с машиной и точности LLM необходим метод динамической оценки этих взаимодействий. Статические методы оценки не учитывают их производительность в интерактивных человеко-машинных взаимодействиях.
CheckMate: практические решения и ценность
Исследователи из Университета Кембриджа, Оксфордского университета и Массачусетского технологического института представили CheckMate для оценки больших языковых моделей (LLM), особенно в их использовании в качестве помощников по решению проблем. В областях, где важна правильность, статический метод оценки ограничивает точность и полезность LLM. Предложенный метод направлен на заполнение этой пропасти, позволяя людям взаимодействовать с LLM и оценивать их производительность в реальном времени, сосредотачиваясь на доказательстве теорем на уровне бакалавриата по математике.
Текущие методы оценки LLM в основном полагаются на статические оценки с заранее определенными парами ввода-вывода, что недостаточно для понимания их производительности в интерактивных средах. В отличие от этого, предложенная платформа CheckMate облегчает динамические и интерактивные оценки, позволяя людям взаимодействовать с LLM в задачах решения проблем. CheckMate разработана для оценки производительности LLM в доказательстве теорем, позволяя пользователям взаимодействовать с моделями, такими как InstructGPT, ChatGPT и GPT-4. Путем сбора данных о взаимодействиях и оценках от участников, платформа предоставляет более глубокое понимание возможностей LLM, особенно в математике.
Методология CheckMate основана на двух ключевых подходах к оценке: структурированные многоэтапные интерактивные оценки и свободные оценки на основе примеров. Платформа собирает данные о взаимодействии пользователей с LLM, фиксируя правильность и воспринимаемую полезность сгенерированных ответов. Через смешанное исследование с участием участников от студентов-бакалавров до профессоров математики, CheckMate выявляет, как люди используют LLM для решения проблем, и выявляет закономерности в поведении пользователей. Кроме того, эксперты в области проводят кейс-исследования, чтобы более глубоко понять сильные и слабые стороны LLM в математическом мышлении. Полученные результаты вносят вклад в разработку таксономии поведения пользователей и предоставляют действенные рекомендации для практиков машинного обучения и математиков.
В заключение, исследование заполняет пробел в оценке LLM для машинных ответов на человеческие взаимодействия, представляя CheckMate. Интерактивная платформа оценки позволяет в реальном времени оценивать производительность LLM в задачах решения проблем. Включая обратную связь и взаимодействие с людьми, CheckMate предлагает более полное понимание возможностей LLM, особенно в областях, таких как математика. Предложенный метод подчеркивает важность динамической оценки и необходимость сотрудничества между практиками машинного обучения и экспертами в области. Подход CheckMate может информировать разработку и внедрение LLM в качестве помощников по решению проблем, подчеркивая важность калиброванной коммуникации неопределенности, рассуждения и краткости в ответах модели.
Подробнее ознакомьтесь с нашей статьей. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit. Также ознакомьтесь с нашей платформой AI Events Platform.
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте CheckMate: An Adaptable AI Platform for Evaluating Language Models by Their Interactions with Human Users.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
