Увеличение вычислительной мощности во время тестирования LLM Google AI может быть эффективнее увеличения параметров модели.

 Google AI Announces Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters

Инновационные решения в области искусственного интеллекта

Большие языковые модели (LLM) сталкиваются с вызовами в эффективном использовании дополнительных вычислений во время тестирования для улучшения точности своих ответов, особенно в сложных задачах. Исследователи ищут способы, чтобы LLM могли дольше размышлять над трудными проблемами, подобно человеческому мышлению. Эта способность, возможно, может открыть новые возможности в задачах агентства и рассуждения, позволить более компактным моделям на устройствах заменить LLM на масштабах центров обработки данных и создать путь к общим алгоритмам самоусовершенствования с уменьшенным участием человека.

Практические решения и ценность

Исследователи значительно продвинулись в улучшении производительности языковых моделей в математических задачах рассуждения через различные методы. Это включает продолжение предварительного обучения на данных, сфокусированных на математике, улучшение распределения предложений LLM через целенаправленную оптимизацию и итерационную переработку ответов, а также обеспечение LLM дополнительными вычислениями во время тестирования с использованием настраиваемых проверяющих. Несколько методов были предложены для дополнения LLM тестовыми вычислениями, такие как иерархический поиск гипотез для индуктивного рассуждения, дополнение инструментов и изучение мыслей для более эффективного использования дополнительных тестовых вычислений.

Исследователи из UC Berkeley и Google DeepMind предлагают адаптивную “вычислительно-оптимальную” стратегию для масштабирования тестовых вычислений в LLM. Этот подход выбирает наиболее эффективный метод использования дополнительных вычислений на основе конкретного запроса и сложности вопроса. Путем использования меры сложности вопроса с точки зрения базовой LLM, исследователи могут предсказать эффективность тестовых вычислений и применить эту вычислительно-оптимальную стратегию на практике.

Использование дополнительных тестовых вычислений в LLM можно рассматривать через единую перспективу модификации предсказанного распределения модели адаптивно на тестирование. Это изменение может быть достигнуто двумя основными подходами: изменением распределения предложений и оптимизацией проверяющего. Для улучшения распределения предложений исследователи исследовали методы, такие как RL-вдохновленная настройка (например, STaR, ReSTEM) и техники самокритики. Для оптимизации проверяющего метода традиционный метод выбора лучшего из N может быть улучшен путем обучения проверяющего или модели вознаграждения процесса (PRM).

Адаптивное распределение ресурсов тестового времени приводит к значительному улучшению производительности по сравнению с равномерными или ад-хок стратегиями распределения вычислений. Эти выводы указывают на потенциальный сдвиг в направлении выделения меньшего количества FLOP для предварительного обучения и большего количества для вывода в будущем, подчеркивая изменяющийся ландшафт оптимизации и развертывания LLM.

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

  • 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.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…

  • Создание агента по анализу данных с использованием Gemini 2.0 и Google API

    Создание агента научных данных с интеграцией ИИ Введение Этот гид описывает, как создать агента научных данных, используя библиотеку Pandas на Python и возможности генеративного ИИ от Google. Следуя этому руководству, бизнес сможет использовать…