Оптимизация вычислений для малых ИИ моделей
Test-Time Scaling (TTS) — это важная техника для улучшения работы больших языковых моделей (LLM), позволяющая использовать дополнительные вычислительные ресурсы во время вывода. Однако, до сих пор мало систематически изучалось, как модели политики, модели вознаграждения процессов (PRM) и сложность задач влияют на TTS, что ограничивает его практическое применение.
Типы TTS
TTS делится на два типа:
- Внутренний TTS — способствует пошаговому рассуждению с помощью расширенных процессов Chain-of-Thought (CoT).
- Внешний TTS — повышает производительность с помощью выборки или поисковых методов с фиксированными моделями.
Проблемы и решения
Основная задача внешнего TTS заключается в оптимизации распределения вычислительных ресурсов для различных задач. Современные методы используют PRM для управления выбором ответов и эффективного масштабирования вычислений в тестовое время. Однако, полное изучение влияния различных факторов на стратегии TTS еще не проведено.
Эффективные методы
В предыдущих исследованиях были изучены различные стратегии для повышения производительности LLM, включая:
- Мажоритарное голосование
- Поисковые подходы
- Методы самосовершенствования
Методы TTS, такие как CoT prompting и интеграция внешних инструментов, показали свою эффективность в улучшении рассуждений без изменения параметров модели.
Результаты исследований
Исследователи из Шанхайской лаборатории ИИ и других университетов изучили влияние моделей политики и сложности задач на TTS с помощью экспериментов на задачах MATH-500 и AIME24. Результаты показали, что стратегии TTS, оптимальные по вычислениям, позволяют меньшим моделям (например, 1B, 3B, 7B) превосходить большие модели (например, 405B, GPT-4o).
Преимущества TTS
Использование TTS позволяет малым моделям достигать значительного повышения эффективности и улучшать рассуждения на 154.6% по сравнению с CoT. Также TTS превосходит несколько методов на основе длинного CoT, демонстрируя свою эффективность.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим рекомендациям:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение, учитывая множество доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
