Новый подход к эффективному мышлению для больших языковых моделей от UC Berkeley

 This AI Paper from UC Berkeley Introduces a Data-Efficient Approach to Long Chain-of-Thought Reasoning for Large Language Models

Большие языковые модели (LLMs) и их возможности

Большие языковые модели обрабатывают объемные наборы данных для генерации связных ответов. Они разбивают сложные задачи на последовательные шаги, что помогает им имитировать человеческое логическое мышление.

Проблемы и решения

Одной из основных трудностей является необходимость обучения моделей для генерации длинных ответов с саморефлексией и проверкой. Традиционные методы требуют больших вычислительных ресурсов и обширных наборов данных.

Недавние исследования направлены на повышение эффективности LLM, чтобы они использовали меньше данных, сохраняя высокую точность рассуждений.

Новые подходы к обучению

Команда из UC Berkeley разработала новый метод обучения, который улучшает рассуждения LLM с минимальным количеством данных. Вместо миллионов примеров они использовали всего 17,000 примеров.

Этот метод был применен к модели Qwen2.5-32B-Instruct, что дало значительные улучшения в производительности.

Структура и эффективность

Исследование показало, что структура данных важна для повышения точности моделей. Изменения в логической структуре данных значительно повлияли на точность, в то время как изменения отдельных шагов рассуждений имели минимальное влияние.

Результаты и достижения

Модель Qwen2.5-32B-Instruct, обученная на 17,000 примерах, достигла 56.7% точности на AIME 2024, что является улучшением на 40.0%. Это подтверждает, что эффективные методы настройки позволяют моделям достигать конкурентоспособных результатов.

Доступность и масштабируемость

Разработка нового подхода к обучению делает LLM более доступными и масштабируемыми. Исследование показывает, что структурированные стратегии настройки могут эффективно улучшать рассуждения без необходимости в больших объемах данных.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

  • Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите области, где можно автоматизировать процессы.
  • Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Выберите подходящее ИИ-решение и начните с небольшого проекта.
  • На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.

Получите помощь и советы

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами.

Попробуйте ИИ-ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.

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

  • 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…

  • TxGemma: Революция в разработке лекарств с помощью ИИ от Google

    Введение в TxGemma Разработка лекарств – это сложный и дорогостоящий процесс. TxGemma от Google AI предлагает инновационные решения для оптимизации этого процесса, что позволяет сэкономить время и ресурсы. Решение TxGemma TxGemma использует большие…

  • Открытый Глубокий Поиск: Демократизация ИИ-поиска с помощью открытых агентов рассуждения

    Практические бизнес-решения на основе Open Deep Search (ODS) 1. Автоматизация процессов Определите области, где ИИ может автоматизировать рутинные задачи, что приведет к повышению эффективности и производительности. 2. Улучшение взаимодействия с клиентами Используйте ИИ…

  • Оценка глубины изображения с использованием Intel MiDaS на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием оценки глубины через монохромное изображение Оценка глубины из одного RGB-изображения с помощью модели Intel MiDaS может значительно улучшить бизнес-процессы, такие как: Улучшение взаимодействия с клиентами через дополненную реальность. Оптимизация…

  • TokenBridge: Оптимизация токенов для улучшенной визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация визуальной генерации с помощью ИИ Введение в модели визуальной генерации Модели визуальной генерации на основе автогрессии значительно продвинулись в синтезе изображений, благодаря их способности использовать механизмы предсказания токенов, вдохновленные языковыми моделями.…

  • Колмогоров-Тест: Новый Стандарт Оценки Моделей Генерации Кода

    П practical business solutions Чтобы использовать возможности ИИ в вашем бизнесе, рассмотрите следующие стратегии: 1. Определите возможности автоматизации Ищите повторяющиеся задачи или взаимодействия с клиентами, которые ИИ может оптимизировать. Это поможет сократить время…

  • CaMeL: Надежная защита больших языковых моделей от атак

    Улучшение безопасности с помощью CaMeL Введение в проблему Большие языковые модели (LLM) играют важную роль в современных технологиях, но сталкиваются с угрозами безопасности, такими как атаки через инъекции команд. Эти угрозы могут привести…

  • Преобразование бизнес-процессов с помощью AI: Фреймворк PLAN-AND-ACT

    Преобразование бизнес-процессов с помощью ИИ: Рамочная структура PLAN-AND-ACT Понимание проблем Компании сталкиваются с вызовами при использовании ИИ, такими как сложность выполнения задач и адаптация к динамичным условиям. Это требует перевода пользовательских инструкций в…