Проблемы и решения генеративных языковых моделей
Генеративные языковые модели сталкиваются с трудностями при переходе от обучения к практическому применению. Одной из основных проблем является оптимизация работы моделей во время вывода. Текущие методы, такие как Обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), сосредоточены на повышении показателей по сравнению с базовой моделью, но часто не учитывают стратегии декодирования во время вывода, такие как выбор лучшего из нескольких вариантов.
Решение: InfAlign
Исследователи Google DeepMind и Google Research разработали InfAlign — фреймворк машинного обучения, который помогает согласовать языковые модели с учетом стратегий вывода. InfAlign включает методы, учитывающие вывод, в процесс согласования, что позволяет устранить разрыв между обучением и применением. Он использует откалиброванный подход обучения с подкреплением, который корректирует функции вознаграждения в зависимости от конкретных стратегий вывода.
Преимущества InfAlign
- Улучшение показателей: InfAlign повышает эффективность моделей как в контролируемых условиях, так и в реальных сценариях.
- Алгоритм CTRL: В основе InfAlign лежит алгоритм Calibrate-and-Transform Reinforcement Learning (CTRL), который включает три этапа: калибровка оценок вознаграждения, их преобразование на основе стратегий вывода и решение задачи оптимизации.
- Устойчивость: InfAlign позволяет моделям эффективно обрабатывать различные стратегии декодирования и обеспечивать стабильные, качественные результаты.
Эмпирические результаты
Эффективность InfAlign была продемонстрирована на наборах данных Anthropic Helpfulness и Harmlessness. В экспериментах InfAlign улучшил показатели эффективности на 8-12% для метода выбора лучшего из нескольких и на 4-9% для оценки безопасности. Эти улучшения связаны с откалиброванными преобразованиями вознаграждений, которые решают проблемы с их настройкой.
Заключение
InfAlign представляет собой значительный шаг вперед в согласовании генеративных языковых моделей для реальных приложений. Включение стратегий, учитывающих вывод, позволяет устранить ключевые несоответствия между обучением и развертыванием. Его надежная теоретическая основа и эмпирические результаты подчеркивают потенциал улучшения согласования AI-систем.
Как AI может помочь вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта и оставалась в числе лидеров, используйте InfAlign для оптимизации своих процессов.
- Анализ применения AI: Определите, где можно внедрить автоматизацию и как клиенты могут извлечь выгоду из AI.
- Ключевые показатели эффективности: Установите KPI, которые вы хотите улучшить с помощью AI.
- Постепенное внедрение: Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI, а затем расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению AI, пишите нам.
Попробуйте AI-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж, снижая нагрузку на первую линию.
Узнайте, как AI может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
