Действительно ли автогрессивные языковые модели обречены? Комментарий к недавнему выступлению Янна Лекуна на саммите по ИИ.

Проблемы и решения в области ИИ

Ян ЛеКун, главный ученый по ИИ в Meta, недавно заявил, что автогрессивные большие языковые модели (LLMs) имеют серьезные недостатки. Он утверждает, что вероятность получения правильного ответа уменьшается с каждым новым токеном, что делает их непрактичными для длительных и надежных взаимодействий.

Что такое автогрессия?

Автогрессивная модель — это вероятностная модель, которая генерирует текст по одному токену за раз. Она предсказывает следующий токен на основе контекста и повторяет процесс, пока не будет достигнуто условие остановки. Это позволяет создавать как короткие ответы, так и целые статьи.

Ошибки генерации и их влияние

ЛеКун утверждает, что вероятность ошибок накапливается экспоненциально. Однако это не так. Модели ИИ способны к самокоррекции, что позволяет им сохранять связность даже при наличии ошибок.

Методы улучшения работы моделей

Методы, такие как Chain-of-Thought (CoT), помогают моделям лучше рассуждать и исправлять свои ошибки. Attentive Reasoning Queries (ARQs) — это еще один метод, который мы разработали для повышения точности взаимодействий с клиентами. Эти методы помогают моделям оставаться на правильном пути и избегать несоответствий.

Преимущества ARQs

Используя ARQs, мы достигли высокой точности в генерации ответов на сложные задачи. Это критически важно для надежных приложений, ориентированных на клиентов.

Автогрессивные модели остаются актуальными

Мы уверены, что автогрессивные LLM не обречены. Хотя поддержание связности в длинных текстах является вызовом, существуют механизмы, которые помогают избежать несоответствий.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
Внедряйте ИИ постепенно: начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.