89 подписчиков
Исследователи из Вашингтонского университета в Сент-Луисе и Калифорнийского университета в Беркли разработали автономного агента для улучшения процесса рассуждения крупных языковых моделей (LLM) 🧠. Этот агент, названный Zero-Shot AgentInstruct, генерирует высококачественные пошаговые инструкции для задач, что значительно повышает продуктивность меньших LLM 📈.
Метод экономичен, поскольку требует использования крупной LLM лишь один раз на набор данных, после чего инструкции передаются меньшей модели 👨💻. Данный подход был протестирован на различных задачах обработки языка и показал лучшие результаты по сравнению с методами zero-shot prompting, использующими модели, такие как Vicuna-13b, Llama-2-70b-chat и GPT-3.5 Turbo 🚀.
Инструкции, сгенерированные агентом, особенно эффективны в задачах, требующих сложных рассуждений, таких как математические и логические задачи 📚➕. Исследователи стремятся сделать генеративный ИИ более доступным, используя мощные LLM для улучшения способностей меньших моделей, без необходимости в обширной тренировке 🔬.
#neuroco #нейроконтент #машинноеобучение #языковыемодели #нейросеть #нейронка #ArtificialIntelligence
Около минуты
26 сентября 2024