Как популярные знания повышают точность LLM: пересмотр дизайна набора данных для QA

 Rethinking QA Dataset Design: How Popular Knowledge Enhances LLM Accuracy?

“`html

Улучшение фактической точности моделей языка с помощью стратегического подхода к составлению набора данных для вопросно-ответных систем

Большие языковые модели (LLM) привлекли значительное внимание благодаря их способности хранить огромные объемы фактических знаний в своих весах во время предварительного обучения. Эта способность привела к многообещающим результатам в задачах, связанных с фактическими вопросами и ответами. Однако существует серьезное препятствие: LLM часто генерируют правдоподобные, но неверные ответы на запросы, подрывая их надежность. Эта несогласованность в фактической точности представляет собой значительное препятствие для широкого принятия и доверия к LLM в приложениях, основанных на знаниях. Исследователи борются с проблемой улучшения фактической точности выводов LLM, сохраняя при этом их универсальность и генеративные возможности. Проблема дополнительно осложняется наблюдением того, что даже когда LLM обладают правильной информацией, они все равно могут производить неточные ответы, что указывает на основные проблемы в извлечении и применении знаний.

Практические решения:

Исследователи предприняли различные подходы для улучшения фактической точности в LLM. Некоторые исследования сосредотачиваются на влиянии незнакомых примеров во время тонкой настройки, выявляя, что они могут потенциально ухудшить фактическую точность из-за переобучения. Другие подходы изучают надежность фактических знаний, показывая, что LLM часто плохо справляются с неизвестной информацией. Техники для улучшения фактической точности включают в себя манипулирование механизмами внимания, использование ненаблюдаемых внутренних зондов и разработку методов для того, чтобы LLM воздерживались от ответа на неопределенные вопросы. Некоторые исследователи предложили техники тонкой настройки, чтобы побудить LLM отказываться от вопросов за пределами их знаний. Также проводились исследования механизмов LLM и динамики обучения, изучая, как факты хранятся и извлекаются, и анализируя динамику предварительного обучения синтаксического усвоения и образцов внимания. Несмотря на эти усилия, остаются проблемы в достижении последовательной фактической точности.

В данном исследовании исследователи из отдела машинного обучения Карнеги-Меллонского университета и отдела компьютерных наук Стэнфордского университета обнаружили, что влияние примеров тонкой настройки на LLM зависит критически от того, насколько хорошо факты закодированы в предварительно обученной модели. Тонкая настройка на хорошо закодированные факты значительно улучшает фактическую точность, в то время как использование менее хорошо закодированных фактов может нанести вред производительности. Это происходит потому, что LLM могут использовать запомненные знания или полагаться на общие “примочки” для ответов на вопросы. Состав тонкой настройки данных определяет, какой механизм усиливается. Хорошо известные факты укрепляют использование запомненных знаний, в то время как менее знакомые факты поощряют использование “примочек”. Это открытие предоставляет новую перспективу на улучшение фактической точности LLM через стратегический выбор данных для тонкой настройки.

Метод использует синтетическую настройку для изучения влияния данных тонкой настройки на фактическую точность LLM. Эта настройка имитирует упрощенное токенизированное пространство для субъектов, отношений и ответов с различным форматированием между предварительным обучением и последующими задачами. Предварительные образцы выбираются из распределения Ципфа для субъектов и равномерного распределения для отношений. Ключевые результаты показывают, что тонкая настройка популярных фактов значительно улучшает фактическую точность, с усиленным эффектом для менее популярных сущностей. Исследование изучает влияние параметра распределения Ципфа и предварительных шагов на это явление. Эти наблюдения приводят к концепции “фактической выразительности”, представляющей, насколько хорошо модель знает факт, что влияет на поведение тонкой настройки и производительность последующих задач. Этот синтетический подход позволяет провести контролируемое исследование процессов предварительного обучения, которое было бы непрактично с реальными большими языковыми моделями.

Экспериментальные результаты на нескольких наборах данных (PopQA, Entity-Questions и MMLU) и моделях (Llama-7B и Mistral) последовательно показывают, что тонкая настройка на менее популярные или менее уверенные примеры работает хуже по сравнению с использованием популярных знаний. Эта разница в производительности увеличивается для менее популярных тестовых точек, подтверждая гипотезу о том, что менее популярные факты более чувствительны к выбору тонкой настройки. Удивительно, даже случайно выбранные подмножества превосходят тонкую настройку на наименее популярные знания, что указывает на то, что включение некоторых популярных фактов может смягчить негативное влияние менее популярных. Кроме того, обучение на более маленьком подмножестве самых популярных фактов часто работает сравнимо или лучше, чем использование всего набора данных. Эти результаты указывают на то, что тщательный выбор данных для тонкой настройки, с фокусом на хорошо известных фактах, может привести к улучшению фактической точности в LLM, потенциально позволяя более эффективным и эффективным процессам обучения.

Исследование предоставляет значительные инсайты в улучшение фактической точности языковых моделей через стратегическое составление набора данных для вопросно-ответных систем. Вопреки интуитивным предположениям, тонкая настройка на хорошо известные факты последовательно улучшает общую фактическую точность. Это открытие, наблюдаемое в различных условиях и подкрепленное концептуальной моделью, вызывает сомнения в традиционных подходах к проектированию набора данных для вопросно-ответных систем. Исследование открывает новые возможности для улучшения производительности языковых моделей, предлагая потенциальные преимущества в техниках регуляризации для преодоления дисбаланса внимания, стратегиях куррикулярного обучения и разработке синтетических данных для эффективного извлечения знаний. Эти результаты являются основой для будущей работы, направленной на улучшение фактической точности и надежности языковых моделей в различных приложениях.

Практические советы:

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Rethinking QA Dataset Design: How Popular Knowledge Enhances LLM Accuracy. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram. Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

“`

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

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…