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

  • 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.…