Решения ИИ для повышения эффективности бизнеса
Большие языковые модели (LLM) привели к значительным прорывам в различных задачах обработки естественного языка (NLP). Эти модели отлично справляются с пониманием и генерацией текста, играя ключевую роль в машинном переводе, сжатии текста и более сложных задачах рассуждения. Прогресс в этой области продолжает трансформировать способы, которыми машины понимают и обрабатывают язык, открывая новые возможности для исследований и разработок.
Преодоление проблемы
Одной из основных проблем в этой области является разрыв между способностями рассуждения LLM и экспертизой на уровне человека. Существующие работы включают методы, такие как Chain-of-Thought (CoT) prompting, Self-consistency, Complexity-based prompting, DiVeRSe и Progressive-Hint Prompting, которые направлены на улучшение способностей рассуждения LLM путем улучшения последовательности и точности сгенерированных ответов.
Инновационное решение
Исследователи из Университета Фудан, Национального университета Сингапура и Центра исследований искусственного интеллекта Midea представили иерархическую агрегационную структуру рассуждения под названием AoR (Aggregation of Reasoning). Эта инновационная структура смещает фокус с частоты ответов на оценку цепочек рассуждения, улучшая точность и надежность способностей рассуждения LLM.
Преимущества и результаты
Экспериментальные результаты показывают, что AoR значительно превосходит традиционные методы ансамблей в сложных задачах рассуждения. Например, в серии сложных задач рассуждения AoR достиг значительного улучшения точности до 7,2% на наборе данных AQuA по сравнению с методом Self-Consistency. Кроме того, AoR демонстрирует значительные улучшения в задачах здравого смысла, достигая среднего увеличения производительности на 8,45% по сравнению с методом Self-Consistency.
Роль динамического выборочного обследования
Динамическое выборочное обследование играет ключевую роль в успехе AoR. Этот подход не только повышает точность, но и оптимизирует вычислительную эффективность. Например, в наборе данных AQuA процесс динамического выборочного обследования сократил количество необходимых образцов, сосредотачивая вычислительные усилия на более сложных запросах и обеспечивая точные результаты.
Заключение
Структура AoR решает критическое ограничение в способностях рассуждения LLM, представляя метод, который оценивает и агрегирует процессы рассуждения. Этот инновационный подход улучшает точность и эффективность LLM в сложных задачах рассуждения, совершая значительные шаги в устранении разрыва между машинным и человеческим рассуждением.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
