«`html
Эффективное согласование больших языковых моделей с помощью токен-уровневого руководства по вознаграждениям с GenARM
Большие языковые модели (LLMs) должны соответствовать человеческим предпочтениям, таким как полезность и безопасность. Однако традиционные методы согласования требуют дорогостоящего переобучения и не справляются с динамичными или конфликтующими предпочтениями.
Проблемы существующих методов
Существующие техники согласования делятся на две категории:
- Методы на этапе обучения, такие как обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) и оптимизация прямых предпочтений (DPO), которые требуют значительных вычислительных ресурсов.
- Методы на этапе тестирования используют модели вознаграждений (RMs), но сталкиваются с неэффективностью из-за зависимости от полного ответа при оценке.
Решение GenARM
Исследователи из Университета Мэриленда и JPMorgan AI Research предложили GenARM — новый подход, который сочетает в себе инновационную автогенную модель вознаграждений с направленным декодированием. Основная новинка — это автогенная модель вознаграждений, которая разбивает вознаграждения на токен-уровневые компоненты.
Преимущества GenARM
- Согласование предпочтений: GenARM превосходит существующие методы в полезности и безопасности.
- Эффективное руководство: Модель эффективно направляет более крупные базовые модели без их дообучения.
- Многоцелевое согласование: GenARM балансирует конфликтующие предпочтения, достигая лучших результатов на различных наборах данных.
Практическое применение
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ:
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
Попробуйте AI Sales Bot — это AI ассистент для продаж, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании — будущее уже здесь!
«`
