Фреймворк Michelangelo для оценки долгосрочного мышления в больших языковых моделях.

 Michelangelo: An Artificial Intelligence Framework for Evaluating Long-Context Reasoning in Large Language Models Beyond Simple Retrieval Tasks


Michelangelo: Искусственный Интеллект для Оценки Долгосрочного Рассуждения в Больших Языковых Моделях

Практические Решения и Ценность:

В области искусственного интеллекта и обработки естественного языка долгосрочное рассуждение стало ключевым направлением исследований. Машины должны уметь синтезировать и извлекать необходимую информацию из огромных наборов данных. Это требует способности моделей находить конкретные фрагменты информации и понимать сложные взаимосвязи в обширных контекстах. Возможность рассуждать в долгих контекстах необходима для функций, таких как резюмирование документов, генерация кода и анализ данных в масштабах, что является ключевым для прогресса в области ИИ.

Основным вызовом, с которым сталкиваются исследователи, является необходимость более эффективных инструментов для оценки понимания долгих контекстов в больших языковых моделях. Большинство существующих методов сосредоточены на поиске, где задача ограничивается нахождением одного фрагмента информации в огромном контексте, похоже на поиск иголки в стоге сена. Однако простой поиск не полностью тестирует способность модели понимать и синтезировать информацию из больших наборов данных. По мере увеличения сложности данных критично измерять, насколько хорошо модели могут обрабатывать и связывать разрозненные фрагменты информации, а не просто полагаться на простой поиск.

Текущие подходы недостаточны, потому что они часто измеряют изолированные возможности поиска, а не более сложное умение синтезировать соответствующую информацию из большого непрерывного потока данных. Популярный метод, называемый задачей “иголка в стоге сена”, оценивает, насколько хорошо модели могут найти конкретные данные. Однако этот подход не тестирует способность модели понимать и обрабатывать несколько связанных фрагментов данных, что приводит к ограничениям в оценке их истинного потенциала долгосрочного рассуждения. Хотя недавние бенчмарки дали некоторое представление о способностях этих моделей, их критикуют за ограниченный охват и неспособность измерить глубокое рассуждение в больших контекстах.

Исследователи из Google DeepMind и Google Research представили новый метод оценки под названием Michelangelo. Эта инновационная структура тестирует долгосрочное рассуждение в моделях с использованием синтетических, не утекших данных, обеспечивая сложные и актуальные оценки. Фреймворк Michelangelo фокусируется на понимании долгих контекстов через систему под названием Latent Structure Queries (LSQ), которая позволяет модели выявлять скрытые структуры в большом контексте, отбрасывая ненужную информацию. Исследователи стремятся оценить, насколько хорошо модели могут синтезировать информацию из разрозненных фрагментов данных по всему обширному набору данных, а не просто находить изолированные детали. Michelangelo вводит новый набор тестов, который значительно улучшает традиционный подход поиска “иголки в стоге сена”.

Фреймворк Michelangelo включает три основные задачи: Latent List, Multi-Round Coreference Resolution (MRCR) и задачу IDK. Задача Latent List включает представление последовательности операций на Python модели, требуя от нее отслеживать изменения в списке и определять конкретные результаты, такие как суммы, минимумы или длины после множества модификаций списка. Эта задача разработана с увеличивающейся сложностью, начиная с простых одношаговых операций и заканчивая последовательностями, включающими до 20 соответствующих модификаций. С другой стороны, MRCR вызывает модели обрабатывать сложные диалоги, воспроизводя ключевые фрагменты информации, встроенные в длинный диалог. Задача IDK тестирует способность модели определить, когда у нее недостаточно информации для ответа на вопрос. Обеспечение того, что модели не выдают неточные результаты на основе неполных данных, имеет важное значение.

С точки зрения производительности фреймворк Michelangelo предоставляет подробные инсайты в то, насколько хорошо текущие модели на передовом крае справляются с долгосрочным рассуждением. Оценки моделей, таких как GPT-4, Claude 3 и Gemini, показывают значительные различия. Например, все модели испытывали значительное падение точности при выполнении задач, включающих более 32 000 токенов. На этом пороге модели, такие как GPT-4 и Claude 3, показали крутой спад, с накопительным средним баллом, упавшим с 0,95 до 0,80 для GPT-4 в задаче MRCR при увеличении числа токенов с 8K до 128K. Claude 3.5 Sonnet показало схожую производительность, снижая баллы с 0,85 до 0,70 в том же диапазоне токенов. Интересно, модели Gemini показали лучшие результаты в длинных контекстах, причем модель Gemini 1.5 Pro продемонстрировала неубывающую производительность до 1 миллиона токенов как в задаче MRCR, так и в задаче Latent List, превзойдя другие модели, поддерживая кумулятивный балл выше 0,80.

В заключение, фреймворк Michelangelo представляет долгожданное улучшение в оценке долгосрочного рассуждения в больших языковых моделях. Смещая фокус с простого поиска на более сложные задачи рассуждения, этот фреймворк ставит перед моделями более высокие требования, синтезируя информацию по всему обширному набору данных. Эта оценка показывает, что хотя текущие модели, такие как GPT-4 и Claude 3, испытывают трудности с долгосрочными задачами, модели, такие как Gemini, демонстрируют потенциал сохранения производительности даже с обширными данными. Введение исследовательской командой фреймворка Latent Structure Queries и детальные задачи в Michelangelo выдвигают границы измерения понимания долгих контекстов и подчеркивают вызовы и возможности в развитии способностей рассуждения в области ИИ.



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

  • Open-Qwen2VL: Эффективная интеграция мультимодальных ИИ решений

    Решение Open-Qwen2VL для эффективной интеграции многомодального ИИ Понимание проблемы многомодальных моделей Многомодальные большие языковые модели (MLLM) становятся важными для объединения визуальных и текстовых данных, улучшая такие задачи, как создание подписей к изображениям и…

  • Дельфин: Прорыв в многоязычном распознавании речи для восточных языков

    Dolphin: Прорыв в многоязычном автоматическом распознавании речи Введение в Dolphin Недавние достижения в технологии автоматического распознавания речи (ASR) выявили значительные пробелы в способности точно распознавать различные языки, особенно восточные. Модель Dolphin, разработанная Dataocean…

  • Эффективное обучение моделей R1 с помощью FASTCURL

    Введение в FASTCURL FASTCURL – это новый подход к обучению моделей, которые способны решать сложные задачи. Он помогает моделям лучше справляться с логическими и математическими задачами. Проблемы в обучении моделей R1 Обучение таких…

  • Протокол Модели Контекста для AI Ассистентов: Полное Руководство

    Практические решения для бизнеса с использованием MCP Введение в Model Context Protocol (MCP) Model Context Protocol (MCP) предоставляет стандартизированный способ подключения AI-ассистентов к внешним источникам данных и инструментам. Это позволяет улучшить взаимодействие между…

  • Революция в симуляции GPU: Новый подход к анализу архитектуры NVIDIA

    Улучшение предсказания производительности GPU с помощью современных моделей симуляции Введение в эффективность GPU Графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в задачах высокопроизводительных вычислений, особенно в области искусственного интеллекта и научных симуляций. Их архитектура…

  • Оптимизация AI для бизнеса с помощью ExCoT от Snowflake

    Введение в ExCoT Snowflake представила революционную структуру, известную как ExCoT, направленную на улучшение производительности открытых больших языковых моделей (LLMs) в задачах текст-к-SQL. Эта структура сочетает в себе рассуждения в цепочке (CoT) с прямой…

  • Модели вознаграждения в области зрения и языка: практические бизнес-решения

    Практические бизнес-решения на основе моделей вознаграждения с поддержкой процессов Понимание моделей вознаграждения с поддержкой процессов Модели вознаграждения с поддержкой процессов (PRMs) предлагают детализированную обратную связь по ответам моделей, что помогает бизнесу выбирать наиболее…

  • 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.…