Оптимизация предпочтений в тестовом времени: новый подход для ИИ
Большие языковые модели (LLMs) становятся важной частью нашей жизни, влияя на множество областей. Однако иногда они могут давать неожиданные и небезопасные ответы. Исследования направлены на то, чтобы сделать LLMs более соответствующими человеческим предпочтениям.
Практические решения и ценность
Методы, такие как обучение с подкреплением от человеческой обратной связи (RLHF) и оптимизация предпочтений (DPO), уже показали свою эффективность, но требуют много времени для обучения. Поэтому исследователи разрабатывают новые подходы к оптимизации, которые работают во время тестирования.
Одним из таких решений является оптимизация предпочтений в тестовом времени (TPO), предложенная исследователями из Шанхайской лаборатории ИИ. Эта методика позволяет адаптировать выводы LLM к человеческим предпочтениям в процессе тестирования.
Как работает TPO?
TPO использует текстовую обратную связь для оптимизации предпочтений вместо числовых оценок. Модель получает сигналы обратной связи в текстовом формате и обновляет свои ответы, основываясь на этих сигналах.
Во время тестирования новая модель оценивает свои ответы на каждом шаге оптимизации. Она классифицирует ответы как «выбранные» или «отклоненные», учится на лучших результатах и использует это для улучшения своих будущих выводов.
Результаты исследований
Эксперименты показали, что несколько шагов TPO значительно улучшили производительность как согласованных, так и несогласованных моделей. Модель Llama-3.1-70B-SFT, которая не проходила оптимизацию предпочтений, показала лучшие результаты после применения TPO.
Заключение
Команда исследователей представила TPO как эффективный способ оптимизации выводов LLM в реальном времени, что устраняет необходимость в повторном обучении. Этот подход обладает высокой масштабируемостью и гибкостью, что делает его многообещающим для будущих разработок в области ИИ.
Как использовать ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите внедрение TPO. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, и определите, где можно применить автоматизацию для получения выгоды.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ. Начните с небольших проектов, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.
Получите помощь в внедрении ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами. Попробуйте наш ИИ-ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
