“`html
ReasonFlux: Повышение уровня рассуждений LLM с помощью иерархического масштабирования шаблонов
Большие языковые модели (LLMs) показывают отличные результаты в решении проблем, но сложные задачи, такие как математические соревнования или сложная генерация кода, остаются трудными. Для их выполнения требуется точное управление огромными пространствами решений и внимательное пошаговое обсуждение.
Проблемы существующих методов
Существующие методы, хотя и улучшают точность, часто имеют высокие вычислительные затраты и жесткие стратегии поиска. Это делает их трудными для применения в реальных задачах.
Решение: ReasonFlux
ReasonFlux предлагает новую структуру, которая помогает LLM планировать и выполнять рассуждения с использованием иерархических, шаблонно-ориентированных стратегий.
Основные компоненты ReasonFlux
- Структурированная библиотека шаблонов: Создана библиотека из 500 шаблонов, каждый из которых включает стратегию решения проблемы.
- Иерархическое обучение с подкреплением: Модель обучается выбирать лучшие последовательности шаблонов для решения задач.
- Адаптивное масштабирование вывода: ReasonFlux анализирует задачу и динамически адаптирует путь решения в зависимости от промежуточных результатов.
Результаты
ReasonFlux продемонстрировал отличные результаты на соревнованиях, превзошедших как современные модели, так и специализированные решения:
- 91.2% точность на MATH.
- 56.7% на AIME 2024.
- 63.3% на OlympiadBench.
Преимущества внедрения ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI).
- Выбирайте подходящие решения ИИ и внедряйте их постепенно.
Используйте AI Sales Bot для поддержки в продажах, который облегчит работу вашей команды. Узнайте больше о том, как ИИ может преобразовать ваши процессы с решениями от AI Lab.
Будущее уже здесь!
“`
