Можем ли мы преодолеть быстроту ломкости в больших языковых моделях? Компания Google AI представляет батч-калибровку для улучшения производительности

Преодоление быстроты ломкости в больших языковых моделях новая разработка компании Google AI - батч-калибровка для улучшения производительности

Недавно появились большие языковые модели, которые стали мощным инструментом для различных задач по пониманию естественного языка и классификации изображений. Однако у таких моделей есть свои сложности, особенно в отношении хрупкости запросов и наличия нескольких предубеждений во входных данных. Эти предубеждения могут возникать из-за форматирования, выбора словесных стратегий и примеров, используемых для контекстного обучения. Эти проблемы могут привести к неожиданному снижению производительности, поэтому их эффективное решение является очень важным.

Существующие подходы для решения данных проблем привели к появлению калибровочных методов, которые позволяют снизить предубеждения и восстановить производительность языковых моделей. Эти методы стараются дать более общую картину проблемы, учитывая ее нюансы. Необходимость таких решений подчеркивается тем, что языковые модели чувствительны к тому, как к ним обращаются, и их предсказания могут зависеть от выбора шаблонов и стратегий, а также от порядка и содержания примеров для контекстного обучения.

Команда исследователей из Google предложила новый подход, названный Batch Calibration (BC). BC – это прямой и интуитивный метод, который целенаправленно борется с явным контекстным предубеждением в пакетных данных. В отличие от других методов калибровки, BC применяется только во время вывода и не требует значительных дополнительных вычислительных затрат. Этот подход может быть расширен до нескольких примеров, что позволяет адаптироваться и обучаться контекстным предубеждениям на основе помеченных данных.

• NVIDIA расширяет платформу робототехники, чтобы удовлетворить рост генеративного искусственного интеллекта
• AutoGen Поддержка приложений следующего поколения больших языковых моделей
• 7 шагов к овладению большими языковыми моделями (LLM)

Эффективность BC демонстрируется через обширные эксперименты по более чем десяти задачам по пониманию естественного языка и классификации изображений. В обоих случаях, как в случае нулевого, так и нескольких примеров, BC превосходит предыдущие калибровочные методы. Его простота в проектировании и способность учиться на основе ограниченных помеченных данных делают его практичным решением для решения проблем хрупкости запросов и предубеждений в языковых моделях.

Метрики, полученные в результате этих экспериментов, показывают, что BC предлагает передовую производительность, что делает его перспективным решением для тех, кто работает с языковыми моделями. Путем снижения предубеждений и улучшения устойчивости BC упрощает процесс создания запросов и позволяет получать более эффективную и надежную производительность от этих мощных языковых моделей.

В заключение, проблемы хрупкости запросов и предубеждений в больших языковых моделях эффективно решаются благодаря инновационным методам калибровки, таким как Batch Calibration (BC). Эти методы предлагают единый подход к снижению контекстных предубеждений и улучшению производительности языковых моделей. При развитии задач по пониманию естественного языка и классификации изображений решения, подобные BC, будут играть важную роль в раскрытии полного потенциала языковых моделей, минимизируя при этом влияние предубеждений и хрупкости в их ответах.