Использование обратной связи выполнения в синтезе кода с помощью обучения с подкреплением.

 RLEF: A Reinforcement Learning Approach to Leveraging Execution Feedback in Code Synthesis

Значение Reinforcement Learning with Execution Feedback (RLEF) в генерации кода

Практические решения и преимущества:

Большие языковые модели (LLMs) генерируют код с помощью обработки естественного языка. Применение генерации кода в сложных задачах, таких как разработка и тестирование программного обеспечения, становится все более популярным. Важна тщательная согласованность с вводом для получения умного и безошибочного результата, но разработчики определили это как вычислительно сложное и затратное по времени. Поэтому создание фреймворка для алгоритма, который постоянно совершенствуется, чтобы предоставлять обратную связь в реальном времени в виде сообщений об ошибках или негативных оценок, стало ключевым в решении этой проблемы.

Традиционно LLM обучались на алгоритмах обучения с учителем с использованием больших размеченных наборов данных. Они жесткие и имеют проблемы с обобщением, что затрудняет адаптацию LLM к среде пользователя. При этом алгоритм должен генерировать много образцов, что увеличивает вычислительные затраты. Для решения этой проблемы был предложен цикл обратной связи выполнения, благодаря которому модели учились согласовывать свои результаты с требованиями ввода, предоставляя обратную связь итеративно в данной среде. Этот механизм также сократил количество сгенерированных образцов. Однако зависимость от среды выполнения была недостатком.

В данной статье команда исследователей Meta AI представляет фреймворк обучения с подкреплением, который использует кодовое дополнение цикла обратной связи выполнения. LLM генерирует код на основе инструкций пользователя, оценивает некоторые общедоступные тестовые случаи и предоставляет обратную связь. Этот процесс создает итеративный цикл, и алгоритм учится максимизировать вознаграждение. Инновацией фреймворка обучения с подкреплением было то, что цикл обратной связи был принужден взаимодействовать с различными средами.

В процессе обучения моделей в RLEF итеративное уточнение кода продолжается до тех пор, пока не будет достигнут конечный пункт: все общедоступные тестовые случаи успешно пройдены или проведен заранее определенный предел итераций. Для проверки также выполняется оценка на частных тестовых случаях, что помогает предотвратить переобучение. Возможно описать этот процесс в рамках процесса принятия решения Маркова (MDP). Система вознаграждения четко определена, и положительные баллы за вознаграждение присуждаются только при успешном прохождении каждого тестового случая. Во всех остальных случаях всегда есть штраф. Перед получением окончательного результата поведение LLM дополнительно настраивается с использованием метода оптимизации ближней политики (PPO).

Источником кода для этого эксперимента служило сравнительный анализ с бенчмарком CodeContests. Предшествующие результаты показали, что благодаря обучению в RLEF производительность моделей улучшилась в случае ограничения до нескольких ситуаций с образцами, но не в случае использования больших выборок. На старых моделях показатель успешного решения возрастает с 4,1 до 12,5 на проверочном наборе и с 3,2 до 12,1 на тестовом наборе. Перед обучением в RLEF обратная связь между ходами не улучшала базовые модели, такие как GPT-4 или более крупная 70B Llama 3.1. После обучения в RLEF модели намного лучше улучшают более крупную 70B Llama 3.1 в многоповоротных сценариях благодаря обратной связи на этапе выполнения. Также было отмечено, что модели, обученные с RLEF, делают более разнообразные и точные изменения кода между ответами по сравнению с моделями без RLEF, которые часто возвращают ошибочные решения снова и снова, несмотря на полученное руководство.

В заключение, обучение с подкреплением с обратной связью выполнения (RLEF) является прорывом для больших языковых моделей (LLMs) в генерации кода. Таким образом, итеративный цикл обратной связи также гибок для различных настроек, улучшает RLEF и значительно повышает способность моделей корректировать результат на основе текущей производительности. Исследования показывают увеличение эффективности модели в обработке многоповоротных разговоров, сокращение вычислительного времени и уровня ошибок. RLEF представляет собой эффективный подход к преодолению проблем обучения с учителем и помогает развивать эффективное и адаптивное программирование для разработки программного обеспечения.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…