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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…