“`html
Недавние достижения в области LLM и их математические способности
Недавние успехи в области больших языковых моделей (LLM) вызвали интерес к их логическим способностям. Особенно это касается теста GSM8K, который проверяет уровень математических знаний школьников. Хотя LLM показали улучшенные результаты на GSM8K, остаются сомнения в их истинных логических способностях. Исследования показывают, что LLM опираются на вероятностное сопоставление шаблонов, а не на настоящее логическое мышление.
Проблемы с оценкой логического мышления LLM
Логическое мышление критически важно для интеллектуальных систем, но его стабильность в LLM еще не доказана. Некоторые исследования показывают, что LLM могут выполнять задачи, но часто не хватает формального мышления. Изменения в входных данных могут существенно изменить результаты. Также LLM могут быть ограничены в выразительности для сложных задач без поддержки внешней памяти.
Новый стандарт GSM-Symbolic
Исследователи из Apple провели масштабное исследование, чтобы оценить способности LLM с помощью нового стандарта GSM-Symbolic. Этот стандарт генерирует разнообразные математические вопросы, что позволяет более надежно оценивать их способности. Результаты показали, что производительность LLM значительно снижается при увеличении сложности вопросов. Это указывает на то, что модели опираются на сопоставление шаблонов, а не на формальное мышление.
Решения для улучшения оценки LLM
Набор данных GSM8K включает более 8000 математических вопросов, но его популярность привела к рискам, таким как загрязнение данных. Чтобы это исправить, был разработан GSM-Symbolic, который позволяет лучше контролировать сложность вопросов и оценивать возможности моделей. Исследования показали значительное различие в производительности моделей, особенно при изменении значений или сложности вопросов.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Найдите, где можно применять автоматизацию.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Выберите, что хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение. Существует множество вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно. Начните с небольших проектов и анализируйте результаты.
Получите помощь по внедрению ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем канале.
Попробуйте AI Sales Bot. Этот ИИ ассистент 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!
“`
