Улучшение возможностей рассуждения в моделях низкоресурсных языков

Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали выдающиеся способности в сложных задачах рассуждения благодаря новым методам масштабирования и специализированного обучения. Однако существует значительный разрыв в их производительности между разными языками, особенно для языков с ограниченными ресурсами.

Проблемы и решения

Основные модели, такие как Llama и Qwen, обучены на данных на английском и китайском языках, что создает пробелы для других языков. Модели сталкиваются с проблемами неправильного использования символов и переключения между языками, особенно в процессе тонкой настройки и обучения с подкреплением.

Региональные инициативы по созданию LLM нацелены на решение этих проблем. Проекты, такие как Typhoon, Sailor и EuroLLM, адаптируют модели для конкретных языков. Однако подход к адаптации возможностей рассуждения часто не прозрачен и требует значительных вычислительных ресурсов.

Инновационный подход к обучению

Исследователи из SCB 10X R&D в Таиланде предложили новый метод для повышения возможностей рассуждения в языковых моделях, особенно для тайского языка. Их исследование сочетает методы выбора данных и объединения моделей, что позволяет достичь высоких результатов при ограниченных ресурсах.

Методология использует модели Typhoon2 70B Instruct и DeepSeek R1 70B Distill. Применяется метод Supervised Fine-Tuning (SFT) и объединение моделей для достижения лучших результатов.

Результаты экспериментов

Эксперименты показали, что объединенная модель Typhoon2-R1-70B сочетает в себе возможности рассуждения и proficiency на тайском языке, достигая значительных улучшений по сравнению с исходными моделями.

Заключение

Данное исследование подчеркивает важность объединения специализированных моделей для повышения возможностей рассуждения. Несмотря на существующие ограничения, это шаг к улучшению LLM для недостаточно представленных языков.

Как искусственный интеллект может помочь вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, изучите, как ИИ может изменить вашу работу. Определите области, где возможно применение автоматизации и как ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ.

Шаги к внедрению ИИ

• Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Подберите подходящее решение, начните с малого проекта, анализируйте результаты.
• На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на сотрудников.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.