Эффективность обучения в тестовом режиме для улучшения производительности языковых моделей
Большие нейронные языковые модели (ЯМ) хорошо справляются с задачами, похожими на данные, на которых они были обучены. Однако неясно, могут ли они решать новые задачи, требующие сложного мышления и планирования. Это важно для понимания возможностей современных ИИ-систем.
Практические решения и ценность
Существуют подходы, которые помогают улучшить производительность ЯМ на сложных задачах. Один из таких методов — обучение в тестовом режиме (TTT). Этот метод обновляет модели на основе входных данных в тестовом режиме, что позволяет значительно улучшить результаты.
Исследования показали, что TTT может увеличить точность моделей до 6 раз по сравнению с базовыми моделями. Например, применение TTT к языковой модели с 8 миллиардами параметров достигло 53% точности на публичном наборе данных, что на 25% лучше предыдущих результатов.
Ключевые компоненты TTT
Для успешного применения TTT важны три компонента:
- Начальная дообучение на похожих задачах;
- Формат вспомогательной задачи и ее дополнения;
- Обучение на уровне отдельных примеров.
Используя TTT, исследователи смогли значительно улучшить производительность на задачах из Abstraction and Reasoning Corpus (ARC).
Преимущества внедрения ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, важно:
- Проанализировать, как ИИ может изменить вашу работу;
- Определить, где можно применить автоматизацию;
- Выбрать ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Решения от Flycode
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru. Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
