«`html
Эффективная оценка языковых моделей: новый подход к созданию наборов данных с использованием искусственного интеллекта
Этот документ рассматривает проблему эффективной оценки языковых моделей (ЯМ). Оценка является ключевой для оценки возможностей модели, отслеживания научного прогресса и выбора модели. Традиционные бенчмарки часто не выявляют новые тенденции в производительности и иногда слишком просты для продвинутых моделей, предоставляя мало возможностей для роста. Исследование выделяет три ключевых желаемых характеристики, которых часто не хватает существующим бенчмаркам: значимость (тестирование практически важных возможностей), новизна (выявление ранее неизвестных тенденций в производительности) и сложность (постановка задач для существующих моделей).
Текущие методы оценки языковых моделей включают создание бенчмарков, тестирующих конкретные возможности, такие как математическое мышление или понимание академических предметов. Предыдущие работы создали высококачественные бенчмарки, руководствуясь значимостью и сложностью. Хотя эти бенчмарки ценны, они часто показывают сходные тенденции производительности различных моделей, ограничивая их способность выявлять уникальные сильные и слабые стороны.
Исследователи данной работы предлагают новый инструмент AutoBencher, который автоматически генерирует наборы данных, удовлетворяющие трем желаемым характеристикам: значимость, новизна и сложность. AutoBencher использует языковую модель для поиска и создания наборов данных из привилегированных источников информации. Такой подход позволяет создавать более сложные и информативные бенчмарки по сравнению с существующими. Например, AutoBencher может выявить пробелы в знаниях ЯМ, которые не учитываются текущими бенчмарками, такие как различия в производительности по менее распространенным темам, например, Пермскому вымиранию или Фордизму.
AutoBencher работает с использованием языковой модели для предложения тем оценки в широкой области (например, история) и создания небольших наборов данных для каждой темы с использованием надежных источников, таких как Википедия. Инструмент оценивает каждый набор данных на основе его значимости, новизны и сложности, выбирая лучшие для включения в бенчмарк. Этот итеративный и адаптивный процесс позволяет инструменту улучшать генерацию наборов данных для непрерывного максимизирования желаемых свойств.
Кроме того, AutoBencher использует адаптивный процесс поиска, при котором траектория ранее созданных бенчмарков используется для улучшения сложности предлагаемых тем оценки. Это позволяет AutoBencher выявлять и выбирать темы, которые одновременно максимизируют новизну и сложность, с учетом ограничения значимости, указанного пользователем.
Для обеспечения высококачественных наборов данных AutoBencher включает привилегированную информацию, к которой не имеют доступа оцениваемые ЯМ, такую как детальные документы или конкретные данные, относящиеся к теме. Эта привилегированная информация помогает создавать точные и сложные вопросы. Результаты показывают, что бенчмарки, созданные AutoBencher, в среднем на 27% более новизненны и на 22% более сложны, чем существующие бенчмарки, созданные людьми. Инструмент был использован для создания наборов данных в различных областях, включая математику, историю, науку, экономику и мультиязычие, выявляя новые тенденции и пробелы в производительности моделей.
Проблема эффективной оценки языковых моделей критична для направления их развития и оценки их возможностей. AutoBencher предлагает многообещающее решение путем автоматизации создания значимых, новизненных и сложных бенчмарков, обеспечивая тем самым более всестороннюю и сложную систему оценки языковых моделей. Авторы демонстрируют эффективность своего подхода, создавая разнообразные бенчмарки, выявляющие ранее неизвестные тенденции производительности в различных языковых моделях, предоставляя ценные идеи для направления будущего развития и выбора моделей. Этот подход выявляет существующие пробелы в знаниях моделей и прокладывает путь для будущих улучшений.
Проверьте статью и репозиторий на GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Твиттер.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 46 тыс. подписчиков на Reddit.
Статья AutoBencher: A Metrics-Driven AI Approach Towards Constructing New Datasets for Language Models была опубликована на MarkTechPost.
Применение AutoBencher в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте AutoBencher: A Metrics-Driven AI Approach Towards Constructing New Datasets for Language Models.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
