Обучение трансформеров причинно-следственному мышлению: новый подход в искусственном интеллекте

 Can We Teach Transformers Causal Reasoning? This AI Paper Introduces Axiomatic Training: A Principle-Based Approach for Enhanced Causal Reasoning in AI Models

“`html

Искусственный интеллект (ИИ) в области причинно-следственного рассуждения

Искусственный интеллект (ИИ) преобразовал традиционные исследования, поднимая их на невиданные высоты. Однако в других сферах его применения есть куда развиваться. Одной из ключевых проблем в ИИ является обучение моделей выполнять причинное рассуждение. Традиционные методы сильно зависят от больших наборов данных с явно обозначенными причинно-следственными связями, которые часто дороги и сложны в получении. Исследователи стремятся найти инновационные подходы к обучению моделей ИИ понимать и применять причинное рассуждение, используя более доступные источники данных. Эта проблема является решающей, поскольку напрямую влияет на эффективность и точность систем ИИ в понимании и рассуждении о причинно-следственных отношениях в различных приложениях.

Текущее состояние исследований

Существующие модели ИИ обычно используют обширные наборы данных, в которых причинные связи явно указаны или выводятся через статистические закономерности. Например, большие языковые модели (LLM) типа GPT-4 продемонстрировали некоторые возможности в причинном рассуждении. Однако эти модели часто нуждаются в помощи с невидимыми или сложными причинными структурами. Текущие методы включают прямые данные вмешательства или предварительное обучение моделей на наборах данных, богатых причинной информацией. Несмотря на эти усилия, ограничения остаются значительными, особенно в отношении способности моделей обобщать различные причинные сценарии.

Новый метод: аксиоматическое обучение

Исследователи из Microsoft Research, IIT Hyderabad и MIT представили новый метод, называемый аксиоматическим обучением, чтобы решить эти проблемы. Этот подход включает обучение моделей на множестве демонстраций причинных аксиом или правил, а не только на индуктивных предубеждениях или выведенных значениях данных. Представляя моделям ИИ различные примеры этих гипотез, исследователи стремятся улучшить способность моделей обобщать причинное рассуждение на новые и более сложные сценарии. Этот метод особенно инновационен, поскольку смещает фокус с обучения, требующего больших объемов данных, на более принципиальный подход.

Результаты и перспективы

Производительность и результаты этого исследования впечатляют. 67-миллионная трансформаторная модель, обученная с использованием аксиоматических демонстраций, показала исключительные способности к обобщению. Она смогла расширить свое понимание на более длинные причинные цепочки, развернутые последовательности и сложные ветвящиеся структуры, даже превзойдя более крупные модели, такие как GPT-4 и Gemini Pro, в конкретных тестах. Например, модель достигла точности 0,85 для стандартных цепочек и 0,78 для случайно перевернутых цепочек длиной 14-15. Эти результаты подчеркивают способность модели эффективно обрабатывать невидимые сценарии. Кроме того, модель продемонстрировала конкурентоспособную производительность по сравнению с GPT-4, с существенной точностью в причинных цепочках размером 7-13, превзойдя другие LLM, такие как Gemini Pro и Phi-3, в различных задачах.

Заключение

Исследование подчеркивает потенциал аксиоматического обучения в улучшении способностей моделей ИИ к причинному рассуждению. Обучая модели на основных причинных аксиомах, исследователи продемонстрировали, что ИИ может эффективно ориентироваться в сложных причинных структурах. Этот метод предлагает более эффективный и масштабируемый подход к обучению причинного рассуждения, что потенциально изменит способы обучения систем ИИ для задач причинного вывода. Успех этого метода указывает на многообещающее направление для будущих исследований и применений в области ИИ, подчеркивая важность принципиального обучения перед традиционными методами, требующими больших объемов данных.

“`

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.…