«`html
Проблемы больших языковых моделей
Большие языковые модели (LLMs) сталкиваются с трудностями при выполнении точных вычислений и алгоритмических задач. Они не всегда способны эффективно переключаться между текстовым рассуждением и выполнением кода.
Ограничения существующих моделей
Существующие модели, такие как GPT от OpenAI, имеют недостатки в том, что они не всегда могут правильно указать, когда использовать текстовое рассуждение, а когда — символические вычисления. Это приводит к неэффективности и неверным решениям.
Решение: CodeSteer
CodeSteer — новая структура, разработанная исследователями MIT и других университетов, которая помогает LLMs лучше переключаться между текстовым и символическим подходом. Она оптимизирует генерацию кода и текстовое рассуждение.
Методология CodeSteer
CodeSteer использует новый набор задач SymBench, который включает 37 символических задач, для улучшения способностей моделей. Он сочетает в себе многократную оптимизацию и проверку правильности решений.
Результаты и преимущества
Использование фреймворка CodeSteer показало значительное улучшение производительности. Например, интеграция с GPT-4o увеличила средний балл модели с 53.3 до 86.4 на 37 символических задачах.
Важность внедрения ИИ
Чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, важно:
- Анализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определить ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить.
- Подобрать подходящее решение ИИ и внедрять его постепенно.
Получение помощи и поддержки
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с решениями от saile.ru — будущее уже здесь!
«`
