Новая работа из Университета Мичигана: MIDGARD – развитие искусственного интеллекта через минимальное описание

 This AI Paper by the University of Michigan Introduces MIDGARD: Advancing AI Reasoning with Minimum Description Length

«`html

Структурированное общезначимое рассуждение в обработке естественного языка

Структурированное общезначимое рассуждение в обработке естественного языка включает автоматизированное создание и манипулирование рассуждениями на основе текстовых входов. Эта область фокусируется на обеспечении возможности машин понимать и рассуждать о повседневных ситуациях так же, как это делают люди, переводя естественный язык в взаимосвязанные концепции, отражающие логические процессы человека.

Основные вызовы и решения

Одним из основных вызовов в этой области является сложность точного моделирования и автоматизации общезначимого рассуждения. Традиционные методы часто нуждаются в помощи при распространении ошибок и создании надежных механизмов для исправления неточностей во время генерации графов, что может привести к неполным или неправильным структурам рассуждения. Улучшение методов критично для повышения точности и надежности автоматизированных систем рассуждения.

Исследования в области структурированного общезначимого рассуждения

Существующие исследования в области структурированного общезначимого рассуждения включают такие фреймворки, как COCOGEN, который использует программные сценарии в качестве подсказок для направления LLM в создании структурированных выводов. Несмотря на улучшения, COCOGEN все еще нуждается в помощи при несоответствии стиля и распространении ошибок. Фреймворк самоконсистентности повышает надежность модели путем агрегирования общих результатов из нескольких образцов. Кроме того, методы на основе обучения используют проверяющие и переранжировщики для уточнения выбора образцов с целью приближения выводов к человеческому суждению. Эти методы демонстрируют эволюционные стратегии для решения врожденных сложностей рассуждения в обработке естественного языка.

Фреймворк MIDGARD

Исследователи из Университета Мичигана представили MIDGARD, новый фреймворк, использующий принцип минимальной длины описания (MDL) для улучшения структурированного общезначимого рассуждения. В отличие от предыдущих методов, которые полагаются на выводы из одного образца и могут распространять ошибки, MIDGARD синтезирует несколько графов рассуждения для создания более точного и последовательного композитного графа. Этот уникальный подход минимизирует распространение ошибок, характерное для авторегрессионных моделей, и обеспечивает точность результирующей структуры рассуждения путем фокусировки на повторяемости и согласованности элементов графа в различных образцах.

Методология MIDGARD

Методология MIDGARD включает создание разнообразных графов рассуждения из естественных языковых входов с использованием большой языковой модели, такой как GPT-3.5. Затем эти графы обрабатываются для выявления и сохранения общих узлов и ребер, отбрасывая выбросы с использованием принципа MDL. Согласованность и частота этих элементов тщательно анализируются для обеспечения отражения правильных логических шаблонов. Наборы данных, использованные для тестирования MIDGARD, включают извлечение структуры аргументации и задачи генерации семантических графов, что значительно превосходит существующие модели, демонстрируя улучшенную точность и надежность в построении графов рассуждения.

Улучшения MIDGARD

MIDGARD продемонстрировал значительные улучшения в задачах структурированного рассуждения. В задаче извлечения структуры аргументации MIDGARD увеличил F1-оценку ребра с 66,7% до 85,7%, что указывает на значительное снижение уровня ошибок по сравнению с базовыми моделями. Более того, MIDGARD последовательно достигал более высокой точности в генерации семантических графов, что отражалось в различных бенчмарках. Эти количественные результаты подтверждают эффективность MIDGARD в синтезировании более точных и надежных графов рассуждения из нескольких образцов, демонстрируя его превосходство над традиционными подходами на основе одного образца в обработке естественного языка.

Заключение

Фреймворк MIDGARD представляет собой значительное достижение в структурированном общезначимом рассуждении, используя принцип минимальной длины описания для агрегирования нескольких графов рассуждения из больших языковых моделей. Этот подход эффективно снижает распространение ошибок и улучшает точность структур рассуждения. Надежная производительность MIDGARD на различных бенчмарках демонстрирует его потенциал для улучшения приложений обработки естественного языка. Это ценный инструмент для разработки более надежных и сложных систем ИИ, способных понимать и обрабатывать логические рассуждения, подобные человеческим.

«`

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 e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

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

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

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

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

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

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

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

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • 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…