Неожиданные особенности и неровности в границах принятия решений LLMs: новое исследование из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе

 A New Machine Learning Research from UCLA Uncovers Unexpected Irregularities and Non-Smoothness in LLMs’ In-Context Decision Boundaries

“`html

Новое исследование по машинному обучению от UCLA раскрывает неожиданные нерегулярности и неоднородность в контекстных границах принятия решений LLMs

Недавние языковые модели, такие как GPT-3+, показали значительное улучшение производительности, просто предсказывая следующее слово в последовательности с использованием больших наборов данных для обучения и увеличенной емкости модели. Ключевая особенность этих моделей на основе трансформаторов заключается в контекстном обучении, которое позволяет модели учиться задачам, условно связывая серию примеров без явного обучения. Однако механизм работы контекстного обучения до сих пор частично понятен. Исследователи изучили факторы, влияющие на контекстное обучение, и выяснили, что точные примеры не всегда необходимы для эффективности, в то время как структура подсказок, размер модели и порядок примеров значительно влияют на результаты.

Практические решения и ценность

Это исследование исследует три существующих метода контекстного обучения в трансформаторах и больших языковых моделях (LLMs), проводя серию бинарных классификационных задач (BCTs) в различных условиях. Первый метод фокусируется на теоретическом понимании контекстного обучения, стремясь связать его с градиентным спуском (GD). Второй метод – это практическое понимание, которое рассматривает, как контекстное обучение работает в LLMs, учитывая факторы, такие как пространство меток, распределение входного текста и общий формат последовательности. Финальный метод – обучение контекстному обучению. Для активации контекстного обучения используется MetaICL, которая является мета-обучающей структурой для донастройки предварительно обученных LLMs на большой и разнообразной коллекции задач.

Исследователи из Департамента компьютерных наук Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе (UCLA) представили новую перспективу, рассматривая контекстное обучение в LLMs как уникальный алгоритм машинного обучения. Эта концептуальная рамка позволяет традиционным инструментам машинного обучения анализировать границы принятия решений в бинарных классификационных задачах. Множество ценных идей было получено для производительности и поведения контекстного обучения путем визуализации этих границ принятия решений в линейных и нелинейных условиях. Этот подход исследует обобщающие способности LLMs, предоставляя отдельную перспективу на силу их производительности контекстного обучения.

Эксперименты, проведенные исследователями, в основном сосредоточены на решении следующих вопросов:

  • Как существующие предварительно обученные LLMs проявляют себя в BCTs?
  • Как различные факторы влияют на границы принятия решений этих моделей?
  • Как можно улучшить плавность границ принятия решений?

Границы принятия решений LLMs были изучены для классификационных задач, подталкивая их n контекстными примерами BCTs с равным количеством примеров для каждого класса. С использованием scikit-learn были созданы три типа наборов данных, представляющих различные формы границ принятия решений, такие как линейные, круглые и лунные. Более того, были изучены различные LLMs, включая модели с открытым исходным кодом, такие как Llama2-7B, Llama3-8B, Llama2-13B, Mistral-7B-v0.1 и sheared-Llama-1.3B, чтобы понять их границы принятия решений.

Результаты экспериментов продемонстрировали, что донастройка LLMs на контекстных примерах не приводит к более плавным границам принятия решений. Например, когда Llama3-8B был донастроен на 128 контекстных примерах обучения, полученные границы принятия решений остались не плавными. Таким образом, для улучшения плавности границ принятия решений LLMs на наборе задач классификации, предварительно обученная модель Llama была донастроена на наборе из 1000 бинарных классификационных задач, сгенерированных из scikit-learn, которые имели линейные, круглые или лунные границы с равными вероятностями.

В заключение, исследовательская группа предложила новый метод понимания контекстного обучения в LLMs, изучая их границы принятия решений в контекстном обучении в BCTs. Несмотря на получение высокой точности теста, было обнаружено, что границы принятия решений LLMs часто являются не плавными. Таким образом, через эксперименты были выявлены факторы, влияющие на эти границы принятия решений. Кроме того, были исследованы методы донастройки и адаптивной выборки, которые оказались эффективными в улучшении плавности границ. В будущем эти результаты предоставят новые идеи о механике контекстного обучения и предложат пути для исследований и оптимизации.

“`

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

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • 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.…