Проблемы больших языковых моделей (LLM)
Большие языковые модели часто не могут последовательно и точно выполнять многоступенчатое рассуждение, особенно в сложных задачах, таких как решение математических задач и генерация кода. Они испытывают трудности с обнаружением и обучением на ошибках, так как в основном обучаются на правильных решениях. Это приводит к проблемам с проверкой и ранжированием результатов, особенно когда присутствуют незначительные ошибки.
Новое решение от исследователей
Исследователи из Университета Нотр-Дам и Salesforce AI представили инновационную структуру, которая увеличивает вычислительные возможности в процессе вывода, создавая несколько путей рассуждения для сложных задач. Проверяющие оценивают эти пути и ранжируют сгенерированные результаты по правильности, что улучшает точность.
Создание уникального набора данных
Команда разработала обширный набор данных, включающий как правильные, так и неправильные решения для математических и кодовых задач, сгенерированных различными LLM. Этот набор данных уникален, так как охватывает разнообразные шаблоны решений, что позволяет проверяющим лучше различать правильные и ошибочные ответы.
Интеграция методов рассуждения
Исследователи использовали стратегии Chain-of-Thought (CoT) и Program-of-Thought (PoT) для разработки нового подхода к совместной проверке, который сочетает в себе пошаговое рассуждение и валидацию исполняемого кода.
Результаты и достижения
Результаты показывают значительные улучшения по сравнению с предыдущими методами. Проверяющие Math-Rev и Code-Rev достигли передовой точности на таких тестах, как GSM8k и MATH, даже превзойдя производительность GPT-4o и LLaMA3.
Преимущества нового подхода
Методы проверки, такие как SimPO, показали лучшие результаты, чем традиционные модели вознаграждения. Интеграция методов CoT и PoT для верификации, названная CoTnPoT, оказалась эффективной в повышении точности проверки.
Заключение
Это исследование представляет новый подход к улучшению возможностей рассуждения LLM, интегрируя совместную проверку с несколькими путями рассуждения. Исследователи стремятся способствовать будущим достижениям в увеличении вычислительных мощностей и повышении надежности LLM.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
- Подберите подходящее ИИ решение.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Получите помощь по внедрению ИИ
Если вам нужны советы, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
