Введение
В условиях стремительного развития технологий искусственного интеллекта одной из основных задач является оснащение языковых моделей (LLM) мощными способностями к принятию решений, охватывающими многопроцессные взаимодействия. Традиционные LLM хорошо генерируют связные ответы, но часто испытывают трудности с решением многоступенчатых задач или взаимодействием в динамичных условиях. Эти ограничения в значительной степени обусловлены природой обучающих данных, которые редко отражают структурированные интерактивные сценарии реального мира.
Методология PAPRIKA
В ответ на эти вызовы исследователи из Университета Карнеги Меллона разработали метод, известный как PAPRIKA. Этот метод предназначен для предоставления языковым моделям общих навыков принятия решений, не ограниченных конкретной средой. PAPRIKA использует синтетические данные взаимодействия, генерируемые по различным задачам, что позволяет моделям адаптироваться на основе контекстной обратной связи без дополнительных обновлений градиента.
Технические детали и преимущества
Методология PAPRIKA основана на двухэтапном процессе дообучения. Первый этап включает в себя обучение модели на большом наборе синтетических траекторий, что позволяет ей изучать широкий спектр стратегий взаимодействия. На втором этапе модель уточняется с использованием сочетания суперvised fine-tuning (SFT) и оптимизации предпочтений (DPO), где пары траекторий сравниваются, и модель обучается предпочитать те, которые ведут к успеху.
Результаты и выводы
Практические преимущества метода PAPRIKA очевидны из его эмпирических результатов. Например, PAPRIKA значительно повысила среднюю скорость успеха в задачах выбора лучшего варианта из ограниченного бюджета. Более того, модель продемонстрировала улучшение производительности на 47% по сравнению с базовой моделью, обученной на примерно 22 500 траекториях.
Заключение
PAPRIKA представляет собой продуманный подход к преодолению разрыва между статическим языковым пониманием и динамическим принятием решений. Этот метод позволяет моделям более адаптивно реагировать на изменения и обучаться новым задачам с минимальными затратами времени на обучение.
Рекомендации для бизнеса
Рассмотрите возможность автоматизации процессов с помощью технологий ИИ. Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки воздействия ваших инвестиций в ИИ. Начните с небольшого проекта, соберите данные о его эффективности и постепенно расширяйте использование ИИ в вашей работе.
Контакты
Если вам требуется помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.ru. Для получения последних новостей об ИИ подписывайтесь на наш Telegram-канал.
