«`html
Проблемы генеративных языковых моделей
Генеративные языковые модели сталкиваются с трудностями при переходе от обучения к практическому применению. Одна из основных проблем заключается в том, как оптимально настроить модели во время вывода. Современные методы, такие как Обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF), сосредоточены на повышении показателей по сравнению с базовой моделью, но часто игнорируют стратегии декодирования во время вывода.
Решение: InfAlign
Исследователи Google DeepMind и Google Research разработали InfAlign — фреймворк машинного обучения, который помогает согласовать языковые модели с учетом стратегий вывода. InfAlign включает методы, учитывающие вывод, в процесс согласования, что позволяет устранить разрыв между обучением и применением.
Технические преимущества
В основе InfAlign лежит алгоритм Calibrate-and-Transform Reinforcement Learning (CTRL), который включает три этапа: калибровка оценок вознаграждений, преобразование этих оценок на основе стратегий вывода и решение оптимизационной задачи с регуляризацией KL. Это позволяет InfAlign улучшить показатели вывода, сохраняя вычислительную эффективность.
Эмпирические результаты
Эффективность InfAlign была продемонстрирована с использованием наборов данных Anthropic Helpfulness и Harmlessness. В экспериментах InfAlign улучшил показатели вывода на 8-12% для Best-of-N и на 4-9% для Worst-of-N по сравнению с существующими методами. Эти улучшения связаны с калиброванными преобразованиями вознаграждений.
Заключение
InfAlign представляет собой значительный шаг вперед в согласовании генеративных языковых моделей для реальных приложений. Внедряя стратегии, учитывающие вывод, он устраняет ключевые несоответствия между обучением и развертыванием. Его надежная теоретическая основа и эмпирические результаты подчеркивают его потенциал для улучшения согласования систем ИИ.
Как использовать ИИ для роста вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации.
- Определитесь с ключевыми показателями эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
- На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.
Получите советы по внедрению ИИ
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram.
Попробуйте AI Sales Bot
Это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решением от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
