AUTO-CEI: Подход к улучшению точности ответов и контролю отказов у LLM в разных областях рассуждений

Автоматическая Иерархия Куррикулума Экспертной Итерации (AUTO-CEI)

Большие языковые модели (LLM) все чаще используются для сложных задач рассуждения, требующих точных ответов в различных сценариях. Однако, они сталкиваются с проблемами, такими как “галлюцинации” — когда ответы выглядят правдоподобно, но не точны, и “ленивость”, когда модели часто отвечают “не знаю”, даже когда могут дать ответ.

Проблемы и решения

LLM могут либо переоценивать свои возможности, что приводит к ошибкам, либо быть слишком осторожными, отказываясь отвечать на вопросы, которые они могут решить. Чтобы преодолеть эти проблемы, исследователи из Национального университета Сингапура и Salesforce AI Research предложили метод AUTO-CEI.

Как работает AUTO-CEI?

AUTO-CEI использует структурированный подход к обучению LLM, который динамически настраивается в зависимости от их производительности. Этот метод помогает моделям давать уверенные ответы в пределах их возможностей, а также отказываться от сложных задач, которые они не могут решить.

Преимущества AUTO-CEI

Повышенная точность: AUTO-CEI демонстрирует увеличение точности до 24% в некоторых задачах.
Эффективный баланс: Модели дают уверенные ответы в рамках своих возможностей и осторожны в сложных задачах, что позволяет снизить количество ненужных отказов.
Улучшенная надежность: AUTO-CEI снижает количество ошибок в многоступенчатых рассуждениях, поощряя устойчивые усилия в рассуждении.
Высокая производительность: AUTO-CEI показывает отличные результаты в различных задачах, таких как BoardgameQA и MATH.

Заключение

AUTO-CEI представляет собой значительный шаг вперед в методах обучения LLM, что позволяет моделям лучше справляться с задачами рассуждения. Это решение подходит для будущего развития ИИ, обеспечивая надежные и эффективные результаты в критически важных приложениях.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, грамотно используйте AUTO-CEI.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее ИИ-решение и внедряйте его постепенно.
Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.