Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 0
Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 0

Meta AI предлагает EvalPlanner: алгоритм оптимизации предпочтений для оценки с помощью LLM.

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!
 Meta AI Proposes EvalPlanner: A Preference Optimization Algorithm for Thinking-LLM-as-a-Judge

«`html

Введение в EvalPlanner от Meta AI

Развитие больших языковых моделей (LLM) значительно улучшило их способность генерировать длинные ответы. Однако, эффективная и справедливая оценка этих ответов остается важной задачей. Традиционно оценка проводилась людьми, но это дорого, занимает много времени и подвержено предвзятости.

Проблемы оценки

Модели LLM-as-a-Judge сталкиваются с двумя основными проблемами:

  • Недостаток аннотированных данных для прозрачной оценки.
  • Сложность обобщения существующих методов оценки на разные задачи.

Решение от Meta AI

Meta AI представила EvalPlanner — новый подход для улучшения способности моделей LLM к рассуждению и принятию решений.

Что такое EvalPlanner?

EvalPlanner — это алгоритм оптимизации предпочтений, который использует трехступенчатый процесс оценки:

  • Генерация плана оценки.
  • Выполнение плана.
  • Финальное суждение.

Преимущества EvalPlanner

  • Повышенная точность: Снижение предвзятости и улучшение согласованности оценок.
  • Масштабируемость: Автоматическая адаптация к новым задачам оценки.
  • Эффективность: Высокая производительность при меньшем количестве обучающих примеров.
  • Прозрачность: Ясное разделение этапов планирования и выполнения.

Результаты экспериментов

EvalPlanner показал выдающиеся результаты на нескольких бенчмарках, например:

  • На RewardBench модель набрала 93.9 балла, превосходя аналогичные модели, использующие в 30 раз больше аннотированных данных.
  • На RM-Bench точность повысилась на 8% по сравнению с предыдущими моделями.
  • Для многоуровневой оценки на FollowBenchEval точность улучшилась на 13%.

Будущее оценки на основе ИИ

EvalPlanner представляет собой прорыв в области оценки на основе ИИ. Он сочетает в себе оптимизацию предпочтений и структурированное планирование, что делает его многообещающим инструментом для автоматизированной и эффективной оценки ИИ-ответов.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес?

Рассмотрите следующие шаги:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите ключевые показатели эффективности, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.

Если нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в наш Телеграм-канал.

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта