Институт Аллена для ИИ выпустил Tülu 3 405B: новое решение для улучшения постобучения с помощью обучения с подкреплением.

«`html

Технологии постобучения для ИИ

Технологии постобучения, такие как настройка инструкций и обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи, стали важными для улучшения языковых моделей. Однако открытые решения часто уступают проприетарным моделям из-за недостатка прозрачности в данных и методах обучения.

Проблема с открытыми моделями

Несмотря на наличие базовых моделей, отсутствие надежных открытых рецептов постобучения создает разрыв в производительности. Это ограничивает развитие открытых исследований в области ИИ.

Выводы из исследований

Команда Allen Institute for AI (AI2) в сотрудничестве с Университетом Вашингтона представила Tülu 3, что стало прорывом в технологии постобучения. Модель Tülu 3 405B продемонстрировала новый подход к обучению с подкреплением, который значительно улучшает производительность модели в специализированных задачах.

Этапы постобучения

Рецепт постобучения Tülu 3 включает четыре этапа:

1. Курация и синтез данных.
2. Супервизируемая донастройка.
3. Оптимизация предпочтений.
4. Обучение с подкреплением.

Преимущества Tülu 3 405B

• Производительность выше, чем у DeepSeek V3 и GPT-4o.
• Использование специализированных данных, таких как MATH, повышает результаты.
• Новая модель требует 256 GPU для параллельного обучения.

Рекомендации для бизнеса

Если вы хотите использовать ИИ для развития вашей компании, рассмотрите следующие шаги:

• Анализ — изучите, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
• Определение KPI — выберите ключевые показатели, которые хотите улучшить с помощью ИИ.
• Выбор решения — внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.

Следите за новостями об ИИ и изучайте возможности, которые он предоставляет для улучшения вашего бизнеса!

«`