КодSteer: Символические языковые модели с помощью кода и текста

Проблемы больших языковых моделей (LLMs)

Большие языковые модели сталкиваются с трудностями в точных вычислениях и алгоритмических задачах. Они хорошо понимают смысл и могут рассуждать, но не всегда способны решать задачи, требующие высокой точности, такие как математические задачи или логические выводы.

Ограничения существующих моделей

Исследователи выявили, что LLMs не могут эффективно переключаться между текстовым рассуждением и выполнением кода. Это приводит к неэффективности и ошибкам в сложных задачах. Некоторые модели, такие как GPT от OpenAI, пытаются решить эту проблему, но не всегда успешно.

Решение: КодСтир

Исследователи из MIT и других университетов разработали новый подход под названием КодСтир, который помогает моделям лучше переключаться между текстом и символическими вычислениями. Этот метод оптимизирует генерацию кода и текстовое рассуждение.

Как работает КодСтир

КодСтир использует новый стандарт SymBench, который включает 37 символических задач. Это позволяет исследователям измерять и улучшать способности модели к структурированному решению задач. Метод включает многоступенчатую настройку модели, что делает ее более адаптивной.

Преимущества КодСтир

КодСтир значительно улучшает производительность моделей. Например, при интеграции с GPT-4o, средний балл производительности увеличился с 53.3 до 86.4. Это позволяет моделям успешно справляться с сложными задачами, используя символические вычисления.

Важность правильного выбора подхода

Исследование подчеркивает, как важно направлять LLMs в выборе между символическими вычислениями и текстовым рассуждением. КодСтир преодолевает ограничения существующих моделей, улучшая их эффективность в решении сложных задач.

Как использовать ИИ в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.