Предложение ученых из Google DeepMind: обучение верификаторов с помощью предсказания следующего токена для использования возможностей генерации текста LLM.

 Google DeepMind Researchers Propose GenRM: Training Verifiers with Next-Token Prediction to Leverage the Text Generation Capabilities of LLMs

“`html

Генерация AI и ее практическое применение

Генеративный AI сфокусирован на создании систем, способных производить текст, подобный человеческому, и решать сложные задачи рассуждения. Эти модели являются неотъемлемой частью различных приложений, включая обработку естественного языка. Основная функция состоит в предсказании последующих слов в последовательности, генерации связного текста и даже решении логических и математических проблем.

Проблема и ее решение

Одной из основных проблем в этой области является тенденция генеративных моделей AI производить конфидентные и убедительные, но требующие корректировки выводы. Это критическое препятствие в областях, где важна точность, таких как образование, финансы и здравоохранение. Суть проблемы заключается в неспособности моделей последовательно генерировать правильные ответы, что подрывает их потенциал в высокоставных задачах. Улучшение точности и надежности этих AI-систем является приоритетной задачей для исследователей, нацеленных на повышение надежности решений, сгенерированных AI.

Решения

Существующие методы для решения этих проблем включают дискриминативные модели вознаграждения (RMs), которые классифицируют потенциальные ответы как правильные или неправильные на основе их оценочных баллов. Однако такие модели часто не используют полностью генеративные способности больших языковых моделей (LLM). Другой распространенный подход – метод LLM-как-судья, где предварительно обученные языковые модели оценивают правильность решений. Несмотря на то, что этот метод использует генеративные возможности LLM, он часто не способен соответствовать производительности более специализированных верификаторов, особенно в задачах рассуждения, требующих нюансированного суждения.

Исследователи из Google DeepMind, Университета Торонто, MILA и UCLA предложили новый подход под названием Generative Reward Modeling (GenRM). Этот метод переопределяет процесс верификации, представляя его как задачу предсказания следующего токена, фундаментальную способность LLM. В отличие от традиционных дискриминативных RMs, GenRM интегрирует сильные стороны генерации текста LLM в процесс верификации, позволяя модели одновременно генерировать и оценивать потенциальные решения. Этот подход также поддерживает рассуждение “цепочка мысли” (CoT), где модель генерирует промежуточные шаги рассуждения перед принятием окончательного решения. Метод GenRM, следовательно, не только оценивает правильность решений, но и улучшает общий процесс рассуждения, позволяя более детальные и структурированные оценки.

Методология GenRM использует единый подход к обучению, объединяя генерацию решения и верификацию. Это достигается путем обучения модели предсказывать правильность решения через предсказание следующего токена, методика, использующая скрытые генеративные возможности LLM. На практике модель генерирует промежуточные шаги рассуждения – CoT рационалы, которые затем используются для верификации окончательного решения. Этот процесс интегрируется в существующие методы обучения AI, позволяя одновременно улучшать возможности генерации и верификации. Кроме того, модель GenRM получает выгоду от дополнительных вычислений во время вывода, таких как мажоритарное голосование, агрегирующее несколько путей рассуждения для получения наиболее точного решения.

Производительность модели GenRM, особенно в сочетании с рассуждением CoT, значительно превосходит традиционные методы верификации. В серии строгих тестов, включая задачи, связанные с математикой начальной школы и решением алгоритмических проблем, модель GenRM продемонстрировала значительное улучшение в точности. В частности исследователи сообщили о увеличении процента правильно решенных задач на 16% – 64% по сравнению с дискриминативными RMs и методами LLM-как-судья. Например, при верификации выводов модели Gemini 1.0 Pro подход GenRM повысил процент успешного решения задачи с 73% до 92.8%. Этот значительный прирост производительности подчеркивает способность модели устранять ошибки, которые стандартные верификаторы часто упускают, особенно в сложных сценариях рассуждения.

В заключение, введение метода GenRM исследователями из Google DeepMind представляет собой значительное совершенствование генеративного AI, особенно в решении проблем верификации, связанных с задачами рассуждения. Модель GenRM предлагает более надежный и точный подход к решению сложных задач, объединяя генерацию решения и верификацию в единый процесс. Этот метод улучшает точность решений, сгенерированных AI, и повышает общий процесс рассуждения, делая его ценным инструментом для будущих приложений ИИ в различных областях. По мере развития генеративного AI подход GenRM представляет прочную основу для дальнейших исследований и разработок, особенно в областях, где точность и надежность имеют первостепенное значение.

“`

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.…