Метод SCoT: улучшение работы больших языковых моделей с помощью стратегического мышления

 Strategic Chain-of-Thought (SCoT): An Unique AI Method Designed to Refine Large Language Model (LLM) Performance and Reasoning Through Strategy Elicitation

«`html

Strategic Chain-of-Thought (SCoT): Уникальный метод ИИ, разработанный для улучшения производительности и рассуждений крупных языковых моделей (LLM) через выявление стратегии

Один из важных методов улучшения способности больших языковых моделей к рассуждению — это парадигма Chain-of-Thought (CoT). Путем поощрения моделей делить задачи на промежуточные этапы, подобно тому, как люди методично подходят к сложным проблемам, CoT улучшает процесс решения проблем. Этот метод доказал свою крайнюю эффективность во многих областях, что привело к его ключевому положению в обществе обработки естественного языка (NLP).

Решение

Недостатком CoT является то, что он не всегда создает пути рассуждения высокого качества. Производительность рассуждений может страдать из-за неоптимальных путей, создаваемых LLM с применением CoT. Это происходит потому, что LLM не всегда генерируют промежуточные шаги с использованием логической или эффективной техники рассуждения, что приводит к изменчивости в конечных результатах. Нет гарантии точности результата, даже если был создан допустимый путь, из-за возможности ошибок или неэффективного рассуждения.

Недавно была разработана стратегическая техника Chain-of-Thought (SCoT) как средство решения этой проблемы путем повышения качества и последовательности рассуждений в LLM. Добавляя стратегические знания перед созданием путей рассуждения, SCoT вводит организованный метод рассуждения. Это стратегическое обучение помогает обеспечить, что промежуточные фазы модели имеют смысл и соответствуют более эффективному способу решения проблем.

Операция SCoT включает два этапа в одной команде. Она начинается с определения того, какая техника решения проблем наиболее подходит для текущей задачи. Этот первый этап заложил основу для создания более точного и отточенного пути рассуждения. После того как стратегия была выбрана, LLM следует ей, чтобы создать окончательные ответы и пути CoT высшего качества. С акцентом на организованный подход к решению проблем, SCoT стремится устранить значительную часть изменчивости, которая часто мешает обычным техникам CoT.

Были проведены эксперименты на восьми сложных наборах данных для оценки эффективности SCoT. Результаты показали большое обещание и значительный прирост производительности. На наборе данных GSM8K, который подчеркивает математическое рассуждение, модель показала улучшение точности на 21,05%. На наборе данных Tracking Objects, который включает пространственное рассуждение, модель достигла увеличения на 24,13%. Для наблюдения за этими улучшениями использовалась модель Llama3-8b, демонстрируя адаптивность SCoT во многих сценариях рассуждения.

Для дальнейшего улучшения производительности модели SCoT был расширен для включения техники обучения с малым количеством обучающих примеров в дополнение к его обычной структуре. В этом случае модель может черпать из предыдущих примеров, наилучшим образом подходящих для текущей задачи, автоматически выбирая подходящие примеры для задач с малым количеством обучающих примеров на основе стратегических знаний. Еще более хорошие результаты от этого расширения показали, насколько гибким и адаптивным является SCoT в управлении различными задачами рассуждения с меньшим количеством данных.

Команда суммировала свои основные вклады следующим образом.

  • Был предложен новый метод, включающий стратегическую информацию в процесс рассуждения. Этот двухэтапный процесс находит эффективный подход к решению проблем и затем направляет создание улучшенных путей Chain-of-Thought (CoT). Лучшие результаты гарантированы, потому что окончательные ответы генерируются с использованием этих пересмотренных процессов рассуждения.
  • Был создан уникальный подход к использованию стратегической информации для выбора и соответствия соответствующих демонстраций. При использовании этой техники можно точно соотнести примеры CoT высокого качества, что повышает производительность модели в задачах, требующих рассуждения на основе примеров.
  • Были проведены обширные исследования в различных областях мышления, подтвердившие эффективность парадигмы Strategic Chain-of-Thought (SCoT). Результаты показали значительный прирост качества и точности рассуждений, подтверждая жизнеспособность подхода в качестве средства улучшения способностей LLM к рассуждению в различных областях.

В заключение, SCoT является значительным достижением в рассуждении LLM. Он преодолевает основные недостатки обычных техник Chain-of-Thought путем включения стратегической информации и улучшения процедуры. Этот методический подход не только увеличивает точность и надежность рассуждений, но также имеет потенциал изменить способ, которым LLM решают сложные задачи рассуждения в различных областях.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта.

Не забудьте подписаться на наш канал в Twitter и присоединиться к нашей группе в Telegram и LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 50k+ ML SubReddit.

FREE AI WEBINAR: ‘SAM 2 for Video: How to Fine-tune On Your Data’ (Wed, Sep 25, 4:00 AM – 4:45 AM EST)


«`

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

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 1

    API Mistral Agents: Упрощение создания продвинутых ИИ-агентов для разработчиков

    Введение в API агентов Mistral API агентов Mistral представляет собой новый инструмент для создания AI-агентов, которые могут выполнять различные задачи, такие как запуск кода на Python, генерация изображений и использование расширенного поиска. Это…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    Улучшение пространственного понимания в ИИ: Multi-SpatialMLLM

    Практические бизнес-решения на основе Multi-SpatialMLLM Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Технология Multi-SpatialMLLM значительно улучшает понимание пространственных отношений, что полезно в таких областях, как робототехника и автономные транспортные средства. Это приводит к…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 1

    QwenLong-L1: Новый подход к долгосрочному рассуждению в ИИ

    Введение QwenLong-L1: Новый Подход к Долгосрочному Рассуждению в ИИ Современные достижения в области больших моделей рассуждений (LRMs) продемонстрировали выдающиеся успехи в задачах с коротким контекстом. Однако эти модели сталкиваются с трудностями в сценариях…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 5fd12c31 5208 4b8e aafe 893f47620ac9 0

    Panda: Инновационная Модель Прогнозирования Нелинейной Динамики

    Практические бизнес-решения на основе модели Panda Модель Panda, разработанная в Университете Техаса в Остине, предлагает новые подходы к прогнозированию хаотических систем. Внедрение этой модели может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить точность прогнозов. Вот…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 976ad3f5 ce78 4bd8 aa05 19f4de5f5730 2

    Дифференцируемые MCMC-слои: Революция в нейронных сетях для комбинаторной оптимизации

    Понимание задачи Нейронные сети отлично обрабатывают сложные данные, но испытывают трудности с задачами дискретного принятия решений, такими как маршрутизация транспортных средств или планирование. Эти задачи часто включают строгие ограничения и требуют больших вычислительных…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Модели динамического вознаграждения: улучшение суждений и согласованности LLM

    Практические бизнес-решения на основе улучшения рассуждений в больших языковых моделях Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) открывают новые возможности для бизнес-трансформации. Использование Моделей Награждения Рассуждений (RRMs) может значительно улучшить процессы…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    Создание синтетических данных с помощью Synthetic Data Vault: пошаговое руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием синтетических данных Синтетические данные могут значительно улучшить бизнес-процессы, позволяя компаниям обучать модели машинного обучения без риска нарушения конфиденциальности. Это решение помогает сократить затраты на обработку данных и…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0

    Запуск NVIDIA Llama Nemotron Nano 4B: Эффективная модель ИИ для Edge Computing

    Введение NVIDIA представила Llama Nemotron Nano 4B — инновационную модель для AI на краю, которая может значительно улучшить бизнес-процессы. Давайте рассмотрим, как это может помочь вашему бизнесу и реальной жизни. Практические бизнес-решения Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 3

    NVIDIA AceReason-Nemotron: Прорыв в математическом и кодовом рассуждении с помощью обучения с подкреплением

    «`html Введение Использование искусственного интеллекта может существенно изменить бизнес-процессы, улучшить взаимодействие с клиентами и повысить общую эффективность. Практические бизнес-решения Автоматизация процессов: Найдите области, где искусственный интеллект может автоматизировать рутинные задачи, освобождая сотрудников для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    NLWeb: Упрощение интеграции ИИ-интерфейсов на веб-сайтах

    Практические бизнес-решения на основе NLWeb NLWeb от Microsoft предоставляет возможность интеграции искусственного интеллекта в веб-сайты, что может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и оптимизировать бизнес-процессы. Как это улучшает бизнес и реальную жизнь Использование…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 4eb35f19 7615 468b aeb9 1b0429702b67 2

    GRIT: Новый подход к обучению мультимодальных языковых моделей

    Понимание проблемы Разработка многомодальных больших языковых моделей (MLLM) направлена на объединение понимания визуального контента и обработки языка. Однако многие из этих моделей сталкиваются с трудностями при эффективном рассуждении о изображениях. Это может привести…

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 2

    Создание настраиваемого многофункционального AI-агента с LangGraph и Claude

    Создание пользовательского многофункционального AI-агента: практическое руководство 1. Настройка окружения Автоматизация установки необходимых Python-пакетов упрощает процесс настройки и создает удобную среду для работы. Рекомендации по реализации: Определите необходимые пакеты для установки. Используйте скрипт для…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 783785eb 8fa3 46e6 bc84 19f52afaa824 3

    Оптимизация ассемблерного кода с помощью ИИ: превосходство обучения с подкреплением над традиционными компиляторами

    Оптимизация кода сборки с помощью больших языковых моделей (LLMs) Введение С увеличением спроса на эффективные методы программирования оптимизация кода сборки становится ключевой задачей. Традиционные компиляторы долгое время были основным решением, однако недавние инновации…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 3

    Современные многоагентные рабочие процессы с Microsoft AutoGen

    Введение Использование Microsoft AutoGen для создания многоагентных рабочих процессов может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет интегрировать специализированных помощников для повышения эффективности и качества работы. Преимущества внедрения Автоматизация взаимодействия между агентами улучшает скорость и…