Введение в NATURALREASONING
Модели больших языков (LLMs) достигли значительного прогресса в решении сложных задач. Однако остаются критические ограничения в оценке их истинного потенциала рассуждений. В настоящее время доступные наборы данных ориентированы на задачи решения, но не охватывают области, требующие открытого рассуждения.
Проблемы существующих методов
Предыдущие попытки улучшить способности LLM к рассуждению в основном сосредоточены на двух подходах: генерации синтетических данных и самоконтроле без учителя. Эти методы имеют свои недостатки, зависимые от высококачественных предварительных наборов данных и ресурсов.
NATURALREASONING: новый подход
Исследователи из Meta и Нью-Йоркского университета предложили NATURALREASONING — обширный набор данных из 2.8 миллионов вопросов по рассуждениям, охватывающий такие области, как математика, физика, информатика и экономика. Этот набор отличается тем, что представляет собой реальные проблемы рассуждения и сочетает в себе проверяемые и открытые вопросы.
Эффективность метода NATURALREASONING
Эффективность метода NATURALREASONING проявляется в двух направлениях: через дистилляцию знаний и целевую выборку данных. Результаты показывают, что модели, обученные на NATURALREASONING, превосходят Llama3.1-8B-Instruct, демонстрируя стабильные улучшения по мере увеличения объема данных.
Практические бизнес-решения
- Изучите, как технологии искусственного интеллекта могут изменить ваш подход к работе.
- Идентифицируйте процессы, которые можно автоматизировать, и моменты взаимодействия с клиентами, где ИИ может добавить наибольшую ценность.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), чтобы удостовериться в положительном влиянии инвестиций в ИИ на бизнес.
- Выбирайте инструменты, соответствующие вашим потребностям, которые можно настроить под ваши цели.
- Начинайте с небольшого проекта, собирайте данные о его эффективности и постепенно расширяйте применение ИИ в вашей работе.
Связь с нами
Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.
Пример решения с использованием ИИ
Посмотрите практический пример решения, основанного на ИИ: бот для продаж, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами на всех этапах их пути.
“`
