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

  • 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.…

  • 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.…