Медленное мышление с LLM: уроки подражания, исследования и самосовершенствования

Системы рассуждений и их значение

Недавно были представлены системы рассуждений, такие как o1 от OpenAI, для решения сложных задач с помощью медленных мыслительных процессов. Однако, большие языковые модели имеют свои ограничения: они не могут планировать, разбивать проблемы, улучшать идеи или пересматривать их.

Проблемы текущих систем

Современные методы основаны на быстрых подходах, что дает быстрые ответы, но с меньшей глубиной. Эти системы не могут эффективно решать сложные проблемы, так как часто не раскрывают свои основные техники.

Предложенное решение

Исследователи из Гаолингской школы искусственного интеллекта предложили трехфазовую структуру для улучшения рассуждений в языковых моделях: имитация, исследование и саморазвитие.

1. Имитация: Модель обучается на минимальных данных для генерации решений.

2. Исследование: Фокус на трудных задачах, разработка нескольких решений и их улучшение.

3. Саморазвитие: Использование высококачественных данных и методов для повышения навыков рассуждения.

Результаты исследований

Исследователи оценили эффективность этой структуры на трех сложных тестах: MATH-OAI, AIME2024 и GPQA. Модели показали хорошие результаты, особенно в математике, и продемонстрировали эффективность медленного мышления.

Практическое применение ИИ

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, используйте предложения по медленному мышлению, основанные на имитации, исследовании и саморазвитии.