Имплицитное рассуждение в трансформерах и достижение обобщения с помощью “гроккинга”

Исследования показали, что большие языковые модели (LLM) с параметрической памятью правил и знаний имеют ограничения в имплицитном рассуждении. Недавние исследования от университетов Огайо и Карнеги-Меллон показали, что трансформеры способны к имплицитному рассуждению, однако только через процесс, называемый “гроккингом”.

Важные результаты исследования:

• Гроккинг позволяет модели обобщать данные вместо простого запоминания обучающих данных.
• Трансформеры успешно справляются с задачами сравнения, но испытывают трудности с обобщением в задачах композиции.
• Параметрическая память проявила большой потенциал для сложного рассуждения в языковых моделях.

Найденные результаты предлагают улучшение архитектуры трансформеров путем включения методов, способствующих обмену знаниями между слоями. Исследование также демонстрирует, что параметрическая память имеет большое значение для обеспечения сложного рассуждения в языковых моделях.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес:

• Определите области, где можно применить автоматизацию и выгодно использовать ИИ для улучшения KPI.
• Выберите подходящее ИИ-решение и начните с малого проекта, анализируя результаты и KPI.
• Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает снизить нагрузку на первую линию и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.