Моделирование вознаграждения: решение для ИИ

Моделирование вознаграждения важно для согласования больших языковых моделей (LLMs) с предпочтениями людей. Традиционные модели часто имеют недостатки в интерпретируемости и подвержены ошибкам.

Преимущества новой модели Critic-RM

Critic-RM, разработанная исследователями из GenAI и других организаций, использует самогенерируемые отзывы, что позволяет избежать необходимости в сильных учительских моделях.

Этот подход включает два этапа:

• Генерация отзывов с оценками.
• Фильтрация отзывов, чтобы они соответствовали человеческим предпочтениям.

Преимущества Critic-RM

Critic-RM повышает точность моделирования вознаграждений на 3.7%–7.3% и улучшает точность рассуждений на 2.5%–3.2%. Это демонстрирует эффективность в различных задачах.

Как это работает?

Critic-RM использует самосгенерированные отзывы как промежуточные переменные между ответами и конечными вознаграждениями. Модель генерирует отзывы и прогнозирует вознаграждения, что улучшает производительность.

Использование данных

Модель обучается на публичных и синтетических наборах данных, охватывающих различные области, такие как общение и безопасность. Это позволяет улучшить качество отзывов и точность предпочтений.

Как внедрить ИИ в вашей компании

Чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте Critic-RM.

• Анализируйте, как ИИ может изменить ваши процессы.
• Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения.
• Выбирайте подходящие ИИ-решения.
• Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может улучшить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.