«`html
Исследование AI от Tenyx: Исследование способностей к рассуждению крупных языковых моделей (LLMs) через их геометрическое понимание
Большие языковые модели (LLMs) продемонстрировали выдающуюся производительность в различных задачах, и способность к рассуждению является ключевым аспектом их развития. Однако основные элементы, обеспечивающие эти улучшения, остаются неясными. В настоящее время основные подходы к улучшению рассуждения включают увеличение размера модели и расширение длины контекста через техники, такие как цепочка мыслей, увеличение генерации через поиск и примерные подсказки. Хотя эти методы эффективны, они представляют лишь часть потенциальных путей улучшения и часто приводят к увеличению вычислительных затрат и задержке вывода в реальных приложениях.
Исследование геометрии трансформаторных слоев в LLMs
Исследователи из Tenyx предлагают это исследование для изучения геометрии трансформаторных слоев в LLMs, сосредотачиваясь на ключевых свойствах, связанных с их выразительной силой. Исследование выявляет два критических фактора: плотность взаимодействия токенов в модуле многоголового внимания (MHA), отражающая сложность представления функций, достижимых последующим многослойным перцептроном (MLP), и связь между увеличением размера модели и длиной контекста с более высокой плотностью внимания и улучшением рассуждения. Анализ исследует, как геометрия LLM коррелирует с их способностями к рассуждению, особенно рассматривая влияние увеличения длины входной последовательности и количества голов внимания.
Исследование также выявляет сильную корреляцию между внутренней размерностью (ID) последних слоев и правильностью ответов, независимо от размера модели. Эксперименты показывают, что увеличение контекста в подсказках может повысить ID, особенно когда контекст имеет отношение к вопросу. Это приводит к более адаптивным преобразованиям для каждого токена. Исследование демонстрирует, что более высокие изменения ID коррелируют с увеличением вероятности правильных ответов.
Это исследование подчеркивает важность разбиения входного пространства, вызываемого MLP, в DNN и LLM. Адаптивное разбиение DNN играет ключевую роль в их способности аппроксимации, а взаимодействие между аппроксимацией и количеством областей оказывает влияние на способности LLM к аппроксимации функций.
Подробнее ознакомьтесь с стубликацией. Все права на это исследование принадлежат его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вас заинтересовала наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit с более чем 46 тысячами подписчиков.
Если вас интересует партнерство (контент/реклама/рассылка), заполните эту форму.
Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
