Стэнфордские ученые предложили алгоритм SMOOTHIE для обучения безметочных маршрутизаторов в генеративных задачах

Оптимизация использования языковых моделей с помощью SMOOTHIE

Маршрутизация языковых моделей — это новая область, которая помогает эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) для различных задач. Эти модели могут генерировать текст, делать резюме и решать логические задачи. Ключевая проблема — правильно направлять задачи к наиболее подходящей модели, чтобы достичь баланса между эффективностью и точностью.

Проблемы выбора модели

Основная сложность заключается в выборе подходящей модели для конкретной задачи. Существует множество предобученных LLM, но их эффективность может сильно различаться в зависимости от задачи. Традиционно для этого используются размеченные данные, что требует много ресурсов и затрудняет масштабирование.

Решение SMOOTHIE

Исследователи Стэнфордского университета разработали SMOOTHIE — инновационный подход к маршрутизации языковых моделей без необходимости в размеченных данных. SMOOTHIE использует принципы слабого обучения и графическую модель скрытых переменных для оценки результатов различных LLM. Это позволяет направлять каждую задачу к модели, которая, вероятнее всего, даст наилучший результат.

Два варианта SMOOTHIE

SMOOTHIE имеет два основных варианта: SMOOTHIE-GLOBAL и SMOOTHIE-LOCAL. Первый вариант оценивает качество всех тестовых данных, а второй — фокусируется на ближайших соседях в пространстве встраивания, что повышает точность маршрутизации.

Результаты и преимущества

SMOOTHIE-GLOBAL показал свою способность находить лучшую модель в 9 из 14 задач. Например, на наборе данных AlpacaEval он увеличил процент успешных решений на 15%. Вариант LOCAL еще более эффективен, улучшая точность на 10% по сравнению с базовыми методами.

Заключение

SMOOTHIE демонстрирует потенциал трансформации маршрутизации LLM, устраняя зависимость от размеченных данных. Это решение подходит для реальных приложений, где разнообразие задач и точность имеют первостепенное значение.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите, где можно применить автоматизацию.
Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
Подберите подходящее ИИ-решение и начните с малого проекта.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.

Получите помощь

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, напишите нам. Попробуйте ИИ-ассистента в продажах, который поможет вам отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.