Улучшение процессов с помощью неявных вознаграждений: масштабируемая система машинного обучения для повышения能力 рассуждения

Улучшение обучения с помощью ИИ: PRIME

Обучение с подкреплением (RL) для больших языковых моделей (LLM) сталкивается с проблемами, связанными с недостатком обратной связи на промежуточных этапах. Это затрудняет обучение моделей, которые требуют многоступенчатого рассуждения, например, в математике и программировании.

Проблемы традиционных методов

Существующие методы RL в основном используют модели вознаграждений на основе результата (ORM), которые оценивают только финальный вывод. Это приводит к низкой эффективности, так как модели должны генерировать полные последовательности перед получением обратной связи. Модели вознаграждений процесса (PRM) предлагают более детальную обратную связь, но требуют дорогих ручных аннотаций.

Решение от исследователей

Группа исследователей предложила новый подход, который устраняет необходимость в явных аннотациях. Они разработали Неявную Модель Вознаграждения Процесса (Implicit PRM), которая генерирует вознаграждения на уровне токенов без необходимости в человеческих аннотациях. Это позволяет улучшать модель вознаграждений в режиме онлайн и избегать проблем с переоптимизацией.

Преимущества нового подхода

Новая система RL демонстрирует значительные улучшения в эффективности и производительности. Она обеспечивает 2.5× увеличение эффективности выборки и 6.9% улучшение в решении математических задач по сравнению с традиционными методами. Модели, обученные с использованием этого подхода, превосходят более крупные модели, такие как GPT-4o, в точности решения сложных задач.

Как это может помочь вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите внедрение PRIME. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности (KPI) и выберите подходящее решение. Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе полученных данных.