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

  • 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…