Kwai-STaR: ИИ-фреймворк для улучшения интуитивного мышления LLMs

Преобразование больших языковых моделей с помощью Kwai-STaR

Проблемы математического мышления: Большие языковые модели (LLM) испытывают трудности с математическим мышлением. Это включает в себя понимание математических концепций, решение задач и логические выводы.

Практические решения:

Существуют методы, помогающие улучшить математические способности LLM, но не все понимают важность переходов между состояниями для улучшения их способностей. Эти переходы могут значительно повысить качество мышления моделей.

Текущие методы сосредоточены на улучшении математических способностей LLM с помощью обучения, таких как GPT и LLaMA. Модели используют крупные математические подсказки, чтобы направлять процесс решения задач. Однако, многие из этих методов имеют ограниченную эффективность и адаптивность.

Kwai-STaR: новое решение

Kwai-STaR — это структура, которая преобразует LLM в рассуждающих моделей с переходами состояния, систематически решая задачи. Эта структура предложена исследователями из Тси́нхуа и других учреждений.

Процесс включает три ключевых шага:

Определение пространства состояний для решения задач.
Создание датасета с переходами состояний.
Обучение LLM с помощью двухступенчатой программы.

Датасет включает большинство правильных случаев и меньшинство ошибок с последующей проверкой, что помогает повысить эффективность обучения.

Результаты и эффективность:

Kwai-DStar был протестирован на таких наборах данных, как GSM8K и показал впечатляющие результаты. Эта структура демонстрирует высокую точность при более простых процессах вывода по сравнению с традиционными методами.

Заключение:

Kwai-DStar трансформирует традиционные LLM в рассуждающих моделей с переходами состояния, что улучшает их способности в решении математических задач. Исследователи продолжают работать над расширением применения данного подхода в более разнообразных и общих сценариях.