Шанхайская лаборатория ИИ представила OREAL-7B и OREAL-32B: улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением на основе вознаграждения.

 Shanghai AI Lab Releases OREAL-7B and OREAL-32B: Advancing Mathematical Reasoning with Outcome Reward-Based Reinforcement Learning

Математическое мышление и искусственный интеллект

Математическое мышление остается сложной задачей для искусственного интеллекта (ИИ) из-за необходимости логического и структурированного подхода. Несмотря на успехи крупных языковых моделей, они часто испытывают трудности с многошаговым решением задач.

Что такое OREAL?

Лаборатория ИИ в Шанхае разработала OREAL – серию моделей, основанных на вознаграждении, под названием OREAL-7B и OREAL-32B. Эти модели предназначены для работы с бинарными вознаграждениями – правильный или неправильный ответ.

Преимущества OREAL:

  • Best-of-N Sampling: Помогает наилучшим образом выбирать позитивные пути решения, обучая модель на хорошо сформулированных решениях.
  • Переработка вознаграждений: Настройка негативных вознаграждений помогает поддерживать согласованность градиентов между правильными и неправильными образцами.
  • Модели вознаграждений на уровне токенов: Позволяет модели выделять важные шаги в логической цепочке, что решает проблему разреженной обратной связи.
  • Обучение на основе политики: Модель динамически совершенствует себя на основе отобранных запросов, повышая эффективность тренировки.

Производительность и результаты

Модели OREAL протестированы на нескольких бенчмарках:

  • MATH-500: OREAL-7B достигает 94.0% точности, а OREAL-32B – 95.0% – устанавливая новые стандарты в математическом мышлении.
  • AIME2024 и OlympiadBench: Модели OREAL превосходят множество базовых моделей, демонстрируя высокую обобщаемость.

Заключение

Модели OREAL-7B и OREAL-32B предлагают новый подход к обучению ИИ в области математического мышления. Эти модели эффективно справляются с бинарными вознаграждениями и показывают высокие результаты даже при малых масштабах. OREAL открывает новые горизонты для оптимизации задач, связанных со сложными размышлениями ИИ.

Как внедрить ИИ в ваш бизнес

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, вот несколько советов:

  • Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
  • Определите, где возможно применение автоматизации для улучшения опыта клиентов.
  • Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
  • Подберите подходящее ИИ-решение и начинайте с малого проекта, анализируя результаты.
  • На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Попробуйте ИИ-ассистента в продажах от Flycode.ru, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов и снизить нагрузку на первую линию поддержки.

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

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…