Проблемы и решения в понимании чисел большими языковыми моделями
Большие языковые модели (БЯМ) значительно изменили искусственный интеллект. Они способны решать сложные задачи, но сталкиваются с проблемами в базовом понимании чисел. Это понимание критически важно для более сложного математического мышления.
Проблемы числового понимания
БЯМ часто допускают ошибки в числовых задачах. Например, они могут неправильно сравнивать числа или совершать простые арифметические ошибки. Эти недочёты ставят под сомнение надёжность моделей в реальных приложениях. Необходима более тщательная работа над числовыми навыками БЯМ.
Оценка числовых навыков
Существующие тесты не всегда точно измеряют числовое понимание. Например, многие из них смешивают числовые задачи с более широкими оценками. Это затрудняет определение реальных возможностей моделей в работе с числами. Необходимы специальные тесты, чтобы выявить слабые места и улучшить навыки БЯМ.
Новое решение от Пекинского университета
Исследователи из Пекинского университета разработали специальный тест для оценки числовых навыков БЯМ. Этот тест включает четыре формата чисел: целые числа, дроби, числа с плавающей запятой и научная нотация. Он охватывает 17 различных категорий задач, что позволяет лучше оценить реальные сценарии использования.
Техники предобучения
Для оценки числовых навыков использовались различные техники предобучения. Например, исследователи применяли специальные токенизаторы и методы позиционного кодирования. Это помогло улучшить точность моделей в задачах с числами.
Результаты исследования
Исследование показало как сильные стороны, так и значительные ограничения БЯМ в работе с числовыми задачами. Модели, такие как GPT-4o, хорошо справлялись с простыми задачами, но их точность резко падала при увеличении сложности. Например, точность в сложных задачах с научной нотацией снижалась до 15%.
Перспективы улучшения
Команда Пекинского университета подчеркнула необходимость пересмотра методов улучшения числовых навыков. Хотя некоторые изменения токенизаторов дали небольшие улучшения, для достижения значительных результатов могут потребоваться революционные изменения в обучении моделей.
Заключение
Исследование подчеркивает необходимость улучшения методов и данных для повышения числового мышления и обработки в БЯМ. Работа команды Пекинского университета направлена на устранение разрыва между возможностями БЯМ и их практической надежностью в числовых задачах.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте новые подходы к оценке числовых навыков БЯМ.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ. Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На основе полученных данных и опыта расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
