«`html
Одной из основных проблем исследований в области искусственного интеллекта является проверка корректности выводов языковых моделей (LMs), особенно в контекстах, требующих сложного рассуждения.
LMs все чаще используются для сложных запросов, требующих множества рассуждений, экспертного знания и количественного анализа. Важно обеспечить точность и надежность этих моделей, особенно в областях финансов, права и биомедицины, где неверная информация может привести к серьезным негативным последствиям.
Текущие методы проверки выводов LM включают факт-чекинг и техники естественного языка (NLI). Однако эти методы имеют ограничения, такие как высокая вычислительная сложность, зависимость от больших объемов размеченных данных и недостаточная производительность в задачах, требующих длительного рассуждения или многократных выводов.
Команда исследователей из Google и Тель-Авивского университета предложила CoverBench — бенчмарк, специально разработанный для оценки сложной проверки утверждений в различных областях и типах рассуждений. CoverBench включает разнообразный набор из 733 примеров, требующих сложного рассуждения, включая понимание длительного контекста, многократные выводы и количественный анализ. Бенчмарк включает правдивые и ложные утверждения, проверенные на качество, обеспечивая низкий уровень шума меток.
Оценка CoverBench показывает, что текущие конкурентоспособные LMs значительно затрудняются с представленными задачами, достигая производительности близкой к случайной базовой линии во многих случаях. Эти результаты подчеркивают сложности, с которыми сталкиваются LMs в сложной проверке утверждений и значительные возможности для улучшений в этой области.
В заключение, CoverBench значительно способствует исследованиям в области искусственного интеллекта, предоставляя сложный бенчмарк для проверки утверждений. Он устанавливает новый стандарт для проверки утверждений, выдвигая пределы того, что могут достичь LMs в сложных задачах рассуждения.
Подробнее о исследовании можно узнать здесь.
Все права на это исследование принадлежат его авторам.
Не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашей группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Присоединяйтесь к нашему сообществу в Reddit.
Узнайте о предстоящих вебинарах по ИИ здесь.
Arcee AI выпустил DistillKit: инструмент для моделирования, превращающий модель дистилляции в эффективные, высокопроизводительные малые языковые модели.
Google AI представляет CoverBench: сложный бенчмарк, сфокусированный на проверке выводов языковой модели LM в сложных ситуациях рассуждения.
Это был перевод статьи с сайта MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Google AI Introduces CoverBench: A Challenging Benchmark Focused on Verifying Language Model LM Outputs in Complex Reasoning Settings.
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!
«`
