«`html
Модели больших языков и их развитие
Модели больших языков (LLMs) становятся все более зависимыми от обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) для настройки в различных приложениях, таких как генерация кода, математическое рассуждение и помощь в диалогах.
Проблема разнообразия выходных данных
Однако возникла значительная проблема — снижение разнообразия выводов при использовании RLHF. Исследования выявили критическую взаимозависимость между качеством согласования и разнообразием выходных данных в моделях, обученных с помощью RLHF. Если эти модели высоко согласованы с желаемыми целями, их выходные данные становятся менее разнообразными. Это ограничение вызывает опасения для креативных задач, таких как генерация историй и синтез данных, где разнообразные выходные данные необходимы для эффективной работы.
Существующие решения
Существующие подходы к согласованию LLM сосредоточены на улучшении выполнения инструкций, безопасности и надежности через RLHF, но эти улучшения часто достигаются за счет разнообразия выходных данных. Разработано несколько методов для решения этой проблемы, включая использование f-разнообразия с алгоритмами DPO/PPO, которые пытаются сбалансировать разнообразие и согласование.
Инновационный подход CD-RLHF
Исследователи из Baidu предложили новый фреймворк под названием обучение с подкреплением, основанное на любопытстве и человеческой обратной связи (CD-RLHF), чтобы справиться с проблемой разнообразия и согласования в языковых моделях. Этот подход включает любопытство как внутренний механизм вознаграждения на этапе обучения RLHF, а также традиционные внешние вознаграждения из модели вознаграждения.
Результаты экспериментов
Результаты экспериментов показывают, что CD-RLHF превосходит другие методы по многим метрикам оценки. В задаче суммирования текста TL;DR CD-RLHF демонстрирует значительные улучшения в разнообразии выходных данных. Для задачи следования инструкциям UltraFeedback метод показывает даже более впечатляющие результаты, улучшая разнообразие на 7.35% до 14.29% при высоком качестве согласования.
Практические рекомендации по внедрению ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите, где возможно применение автоматизации в интересах клиентов.
- Установите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Выберите подходящее решение ИИ и начинайте с малого проекта.
- Расширяйте автоматизацию на основе полученных данных и опыта.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам!
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании. Будущее уже здесь!
«`
