Улучшение больших языковых моделей для кратких и точных ответов с помощью ограниченного цепного подталкивания мыслей

 Optimizing Large Language Models for Concise and Accurate Responses through Constrained Chain-of-Thought Prompting

“`html

Оптимизация крупных языковых моделей для кратких и точных ответов через ограниченное цепное мышление

LLM показали впечатляющие способности в решении сложных задач вопросно-ответной системы, поддерживаемые усовершенствованиями архитектур моделей и методов обучения. Техники, такие как цепное мышление (CoT), стали популярны для улучшения объяснения и точности ответов путем направления модели через промежуточные логические шаги. Однако применение цепного мышления может привести к увеличению объема вывода, увеличивая время генерации ответа из-за процесса декодирования по словам авторегрессивных трансформеров. Это создает вызовы в поддержании интерактивных разговоров и подчеркивает необходимость метрик для оценки краткости вывода и стратегий по сокращению чрезмерно длинных цепочек логического мышления.

Исследователи из Департамента отличия в робототехнике и ИИ в Scuola Superiore Sant’Anna и Mediavoice Srl проанализировали, как длина вывода влияет на время вывода LLM. Они предложили новые метрики для оценки краткости и правильности. Они представили улучшенную стратегию создания подсказок, ограниченное цепное мышление (CCoT), которое ограничивает длину вывода для улучшения точности и времени ответа. Эксперименты с LLaMA2-70b на наборе данных GSM8K показали, что ограничение логического мышления до 100 слов улучшило точность и сократило длину вывода. Исследование подчеркивает необходимость краткости в логическом мышлении LLM и выделяет различную эффективность CCoT для различных размеров моделей.

Недавние исследования LLM сосредоточились на улучшении точности, часто приводя к более длинным и подробным ответам. Эти расширенные выводы могут вызывать галлюцинации, когда модель генерирует правдоподобную, но неверную информацию и чрезмерно длинные объяснения, затмевающие ключевую информацию. Были разработаны различные техники создания подсказок для решения этой проблемы, включая цепное мышление, которое улучшает логическое мышление, но увеличивает время ответа. В исследовании предложены метрики для оценки как краткости, так и правильности, а также предложен улучшенный подход CoT, CCoT, для контроля длины вывода при сохранении качества.

Время генерации вывода LLM зависит от таких факторов, как архитектура модели, предварительная обработка, декодирование и используемая подсказка. Обычно более длинные выводы увеличивают время ответа из-за итеративной природы авторегрессивных моделей. Тесты на различных моделях (Falcon-7b/40b, Llama2-7b/70b) показали, что с увеличением длины вывода увеличивается время генерации. Цепное мышление, улучшающее правильность ответа, также увеличивает длину вывода и время генерации. Для решения этой проблемы предлагается подход CCoT, ограничивающий длину вывода при сохранении точности и сокращающий время генерации.

В экспериментах оценивается эффективность подхода CCoT по сравнению с классическим CoT, с акцентом на эффективность, точность и способность контролировать длину вывода. На наборе данных GSM8K были протестированы различные LLM (например, Llama2-70b, Falcon-40b). Результаты показывают, что CCoT сокращает время генерации и может улучшить или сохранить точность. Исследование также представляет новые метрики (HCA, SCA, CCA) для оценки производительности модели, учитывая правильность и краткость. Большие модели, такие как Llama2-70b, получают больше выгод от CCoT, в то время как меньшие модели испытывают затруднения. CCoT демонстрирует улучшенную эффективность и краткую точность, особенно для больших LLM.

Исследование подчеркивает важность краткости в генерации текста LLM и представляет CCoT как технику создания подсказок для контроля длины вывода. Эксперименты показывают, что большие модели, такие как Llama2-70b и Falcon-40b, получают выгоду от CCoT, но меньшие модели нуждаются в помощи для соблюдения ограничений длины. Исследование также предлагает новые метрики для оценки баланса между краткостью и правильностью. В будущем исследования будут исследовать интеграцию этих метрик в настройку модели и изучать, как краткость влияет на явления, такие как галлюцинации или неверное логическое мышление в LLM.

Посмотрите статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забывайте следить за нами в Twitter и присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему сообществу 47 тыс. пользователей в SubReddit по машинному обучению.

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь

Arcee AI выпустила DistillKit: открытый инструмент для модельного сжатия, обеспечивающий создание эффективных и высокопроизводительных малых языковых моделей

Статья была опубликована на портале MarkTechPost.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Optimizing Large Language Models for Concise and Accurate Responses through Constrained Chain-of-Thought Prompting.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

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

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • 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…