Эффективное выравнивание больших языковых моделей с помощью токен-уровневого вознаграждения с GenARM
Большие языковые модели (LLMs) должны соответствовать человеческим предпочтениям, таким как полезность и безопасность. Традиционные методы выравнивания требуют дорогостоящей переобучения и не могут справиться с динамичными или противоречивыми предпочтениями.
Проблемы традиционных методов
Существующие методы выравнивания делятся на две категории:
- Методы на этапе обучения: такие как обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) и оптимизация прямых предпочтений (DPO). Они требуют значительных вычислительных ресурсов и не гибки для новых предпочтений.
- Методы на этапе тестирования: используют модели вознаграждения (RMs) для управления замороженными LLM, но зависят от вознаграждений на уровне траектории, что приводит к неточностям.
Решение GenARM
Исследователи из Университета Мэриленда и JPMorgan AI Research предложили GenARM — новую структуру выравнивания на этапе тестирования, которая сочетает автогрессивную модель вознаграждения с управляемым декодированием. Основное новшество — это автогрессивная модель вознаграждения, которая разбивает вознаграждения на уровне траектории на компоненты на уровне токенов.
Преимущества GenARM
GenARM интегрирует токен-уровневые вознаграждения с логитами базовой модели, что позволяет избежать дорогостоящих расширений кандидатов. Эксперименты показывают его преимущества в трех сценариях:
- Выравнивание человеческих предпочтений: GenARM превосходит тестовые методы в полезности и безопасности, достигая уровня методов на этапе обучения.
- Слабое и сильное руководство: Модель на 7B эффективно управляет более крупными моделями без их дообучения.
- Многоцелевое выравнивание: GenARM балансирует противоречивые предпочтения, достигая лучших результатов по сравнению с другими методами.
Заключение
GenARM устраняет необходимость в дорогостоящем переобучении LLM, поддерживает динамическую адаптацию к различным предпочтениям и эффективно масштабируется для больших моделей. Это практическое решение для выравнивания LLM в условиях ограниченных ресурсов.
Как внедрить ИИ в вашу компанию
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
