LASER: Инновационный метод выбора моделей вознаграждения и итеративного обучения крупных языковых моделей (LLM) с использованием нескольких моделей вознаграждения
Проблема:
Выбор правильной модели вознаграждения (RM) для обучения крупных языковых моделей (LLM) может быть сложным из-за неспособности обобщения на разные задачи, что приводит к низкой производительности и проблемам, таким как взлом вознаграждения. Использование нескольких RM одновременно является затратным и может привести к конфликтующим сигналам.
Решение:
Метод LASER (Learning to Adaptively Select Rewards) разрешает проблему выбора RM, представляя это как задачу многорукого бандита. LASER динамически выбирает наиболее подходящую RM для каждой задачи во время обучения, оптимизируя процесс и снижая вычислительные затраты. Используя алгоритм LinUCB, LASER адаптирует выбор RM на основе контекста задачи и прошлой производительности.
Значимость:
LASER повышает эффективность обучения LLM и точность на различных задачах, улучшая обобщение и устойчивость к шуму или конфликтующим сигналам. Тестирование показало улучшение производительности LLM на различных бенчмарках, что говорит о значительном вкладе LASER в развитие ИИ и его применение в реальных сценариях.
Применение в бизнесе:
Применение LASER позволяет оптимизировать обучение LLM, повышая эффективность и производительность на различных задачах. Использование ИИ, такого как LASER, может значительно улучшить процессы в компании, автоматизировать задачи и повысить общую эффективность бизнеса.
