Интегрирование человеческих ценностей в модель после обучения с использованием алгоритмов на основе обучения требует настройки LLMs, что требует больше вычислительной мощности и занимает много времени.

Практическое решение:

Разработан метод Интегрированного Руководства по Значениям (IVG), который объединяет оптимизацию на уровне токенов и более широкую перспективу для эффективного выравнивания модели с человеческими ценностями. Это позволяет улучшить производительность в задачах, таких как генерация контролируемого настроения и резюмирование, обеспечивая значительное улучшение результатов.

Интегрированное Руководство по Значениям (IVG): метод ИИ, который объединяет неявные и явные функции значений, применяемые к выборке на уровне токенов и поиску пучка на уровне блока.

Практическое решение:

IVG позволяет выравнивать модель с человеческими предпочтениями в реальном времени, минуя сложности традиционной настройки. Путем комбинирования неявной и явной функций значений IVG повышает производительность как на уровне токенов, так и на уровне блоков, что демонстрируется значительными улучшениями в задачах генерации настроения, резюмирования и выполнения инструкций.

Используйте ИИ для улучшения эффективности вашего бизнеса и примените IVG для выравнивания модели с человеческими предпочтениями.

Практическое решение:

Используйте IVG для повышения производительности и качества результатов в различных задачах, таких как генерация контролируемого настроения, резюмирование и выполнение инструкций. Этот метод предлагает эффективный подход к выравниванию крупных языковых моделей с человеческими предпочтениями и может стать мощным решением для настройки моделей в реальных приложениях.