Обучаемые самостоятельные оценщики: новый подход ИИ для улучшения оценки без человеческих аннотаций, превосходящий обычно используемых судей, таких как GPT-4

 Meta presents Self-Taught Evaluators: A New AI Approach that Aims to Improve Evaluators without Human Annotations and Outperforms Commonly Used LLM Judges Such as GPT-4

“`html

Преимущества самообучающихся оценщиков в области искусственного интеллекта

Развитие в области обработки естественного языка (NLP) привело к созданию больших языковых моделей (LLM), способных выполнять сложные задачи, связанные с языком, с высокой точностью. Эти достижения открыли новые возможности в технологиях и коммуникациях, позволяя более естественное и эффективное взаимодействие человека с компьютером.

Проблема и решение

Одной из основных проблем в NLP является зависимость от человеческих аннотаций для оценки моделей. Человеческие данные необходимы для обучения и проверки моделей, но их сбор является дорогостоящим и затратным по времени. Кроме того, по мере улучшения моделей ранее собранные аннотации могут потребовать обновления, что уменьшает их полезность для оценки новых моделей. Это создает постоянную потребность в новых данных, что затрудняет масштабирование и поддержание эффективной оценки моделей. Решение этой проблемы имеет ключевое значение для продвижения технологий NLP и их применений.

Новый подход

Исследователи из Meta FAIR предложили новый подход под названием “Самообучающийся оценщик”. Этот метод устраняет необходимость в человеческих аннотациях, используя синтетически сгенерированные данные для обучения. Процесс начинается с базовой модели, которая создает контрастные синтетические пары предпочтений. Модель затем оценивает эти пары и итеративно улучшает свои способности, используя свои суждения для повышения производительности в последующих итерациях. Этот подход использует способность модели генерировать и оценивать данные, существенно уменьшая зависимость от человеческих аннотаций.

Результаты

Производительность самообучающегося оценщика была протестирована с использованием модели Llama-3-70B-Instruct. Метод улучшил точность модели на бенчмарке RewardBench с 75,4 до 88,7, сравнимую или превосходящую производительность моделей, обученных с использованием человеческих аннотаций. Это значительное улучшение демонстрирует эффективность синтетических данных в улучшении оценки модели. Кроме того, исследователи провели несколько итераций, дополнительно улучшая способности модели. Конечная модель достигла точности 88,3 с одним выводом и 88,7 с большинством голосов, показывая ее надежность и устойчивость.

Заключение

Самообучающийся оценщик предлагает масштабируемое и эффективное решение для оценки моделей NLP. Используя синтетические данные и итеративное самоусовершенствование, он решает проблемы зависимости от человеческих аннотаций и держит шаг с быстрыми достижениями в развитии языковых моделей. Этот подход повышает производительность модели и уменьшает зависимость от человеческих данных, открывая путь к более автономным и эффективным системам NLP. Работа исследовательской группы в Meta FAIR является значительным шагом в поиске более продвинутых и автономных методов оценки в области NLP.

“`

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

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…