Модель MIND: Как структурированные синтетические данные улучшают математические и логические способности ИИ

Большие языковые модели (LLMs) способны понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, в различных приложениях. Однако у них есть проблемы с математическим рассуждением, особенно при решении сложных задач, требующих логического, пошагового мышления.

Проблемы математического рассуждения в ИИ

Существующие LLM хорошо справляются с общими задачами, но испытывают трудности с сложными математическими проблемами, требующими многократного рассуждения. Это связано с нехваткой структурированных и качественных математических данных во время предобучения моделей. Без достаточного количества сложных математических задач, оформленных пошагово, модели не могут разбивать проблемы на управляемые части, что негативно сказывается на их производительности.

Решение с помощью синтетических данных

Одним из подходов к решению этой проблемы является использование синтетических данных для улучшения обучающих наборов для LLM. Однако существующие методы генерации синтетических данных часто не включают детализированные пошаговые процессы решения задач, что необходимо для улучшения логического рассуждения. Для математических задач данные должны быть оформлены так, чтобы обучить модели решать проблемы, разбивая их на подзадачи.

Подход MIND

Исследователи из NVIDIA, Университета Карнеги-Меллон и Бостонского университета разработали новый подход под названием MIND (Math Informed syNthetic Dialogue). Этот метод генерирует синтетические диалоги, которые моделируют пошаговый процесс решения сложных математических задач. MIND использует большой набор данных OpenWebMath, содержащий миллиарды токенов математического контента.

Преимущества MIND

Технология MIND позволяет генерировать диалоги в семи различных стилях, включая «Учитель-Студент» и «Два Профессора», что помогает исследовать различные способы представления и объяснения математических концепций. Эксперименты показали, что LLM, обученные на данных, сгенерированных с помощью MIND, показали лучшие результаты по сравнению с теми, кто обучался только на сырых данных.

Ключевые результаты исследования

• Улучшение на 13.42% в решении математических задач (GSM 8K).
• Улучшение на 2.30% в наборе данных MATH.
• Улучшение на 4.55% в задачах MMLU и на 4.28% в MMLU-STEM.
• Общее улучшение производительности на 2.51% в задачах общего рассуждения.

Заключение

Подход MIND представляет собой трансформационное решение для улучшения математических способностей LLM. Генерируя разнообразные синтетические диалоги, MIND заполняет пробелы, оставленные традиционными методами предобучения, которые полагаются на неструктурированные данные. Структурированный характер диалогов, созданных MIND, предоставляет LLM основу для решения сложных задач, требующих логического и многократного рассуждения.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), грамотно используйте подход MIND. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите, где возможно применение автоматизации и выберите подходящее решение.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.