“`html
Оптимизация LLM с помощью DQO
Оптимизация больших языковых моделей (LLM) в соответствии с человеческими предпочтениями — важная задача в области искусственного интеллекта. Исследования показывают, что традиционные методы обучения с подкреплением (RL) имеют свои недостатки. Например, методы, такие как Proximal Policy Optimization (PPO), требуют много вычислительных ресурсов и могут быть нестабильными.
Представление DQO
Исследователи из ByteDance и UCLA разработали Оптимизацию Прямой Q-функции (DQO), чтобы преодолеть эти проблемы. DQO рассматривает процесс генерации ответов как Марковский процесс принятия решений (MDP) и использует структуру Soft Actor-Critic (SAC). Это позволяет DQO более эффективно поддерживать многопроцессное рассуждение.
Преимущества DQO
Ключевая особенность DQO — это возможность выявлять и оптимизировать правильные шаги рассуждения, даже если ответы частично верны. Например, при решении математических задач DQO поощряет точные шаги и снижает оценку за ошибки, что способствует постепенному улучшению рассуждений.
Техническая реализация и практические преимущества
DQO интегрирует политику и функции ценности, обновляя свою Q-функцию на основе Уравнения Беллмана. Использование процессных вознаграждений позволяет улучшить способность к рассуждению и соответствие требованиям задачи. DQO устраняет необходимость в онлайн-образцах, что снижает вычислительные затраты.
Результаты и выводы
Экспериментальные оценки DQO на математических наборах данных, таких как GSM8K и MATH, показывают его эффективность. DQO значительно улучшает результаты по сравнению с другими методами, что подтверждает его возможность справляться с многопроцессными задачами эффективнее.
Заключение
Оптимизация Прямой Q-функции (DQO) предлагает продуманный подход к обучению с подкреплением для соответствия LLM. Это решение может быть применено в других областях, таких как генерация кода и диалоговые системы, где важен долгосрочный процесс принятия решений.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса?
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение — множество вариантов ИИ доступно.
- Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot — этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
“`
