FineTuneBench: Оценка способности LLM к обновлению знаний через дообучение

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

«`html

Рост спроса на адаптацию LLM

Спрос на доработку большой языковой модели (LLM) для обновления знаний возрастает. Компании, такие как OpenAI и Google, предлагают API для настройки LLM, но эффективность этих решений для обновления информации пока неясна.

Практические решения и ценность

Разработка моделей с актуальной информацией в области программного обеспечения и медицины.
Услуги доработки позволяют адаптировать замкнутые модели, но с ограниченной прозрачностью.
Отсутствие стандартных метрик для оценки возможностей доработки.

Методы изменения поведения LLM

Существуют различные методы, такие как SFT, RLHF и продолжающееся предобучение. Однако их эффективность для внедрения знаний все еще изучается.

Ограничения текущих решений

Модели могут игнорировать противоречивую информацию, что приводит к неточностям.
Необходимость дальнейшего изучения методов адаптации для коммерческих моделей.

Исследование Stanford University

Исследователи разработали FineTuneBench — фреймворк для оценки эффективности API доработки LLM. Тестирование показало, что модели не смогли эффективно усвоить новые знания, продемонстрировав 37% точности для новых данных и 19% для обновлений.

Создание уникальных наборов данных

Созданы базы данных для актуальных новостей и вымышленных персонажей.
Модели проверялись на предмет их способности к обновлению информации.

Результаты исследования

GPT-4o mini проявил лучшую производительность, в то время как модели Gemini показали недостаточную адаптацию. Оценка обучения продемонстрировала высокую способность к запоминанию, но низкую к обобщению.