Исследователи Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе представляют новый метод искусственного интеллекта под названием Переформулирование и Ответ (RaR), который улучшает понимание искусственными интеллектами человеческих вопросов

Новый метод искусственного интеллекта Переформулирование и Ответ (RaR) ученые из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе раскрывают технологию, улучшающую понимание искусственных интеллектов человеческих вопросов

“`html

Команда исследователей представила метод Rephrase and Respond (RaR), разработанный для улучшения производительности LLM-систем, позволяя им перефразировать и расширить вопросы от людей в одной подсказке. Этот подход эффективен в различных задачах, при этом двухшаговый вариант повышает использование переведенных вопросов. Эксперименты показывают значительное улучшение производительности по сравнению с другими методами, а статья подчеркивает дополнительность подхода RaR к методу Chain-of-Thought (CoT).

Метод RaR позволяет LLM-системам перефразировать и расширять вопросы, заданные людьми, в ответ на одну подсказку. Стоит отметить, что RaR использует токены более экономично по сравнению с методом CoT. Этот подход направлен на улучшение семантической ясности, разрешение различий между мыслительными фреймами человека и LLM-системы. Оценка задач включает Понимание даты и объединение последней буквы, оценку ответов GPT-4 с использованием таких показателей, как точность при нулевом запуске для задачи китайского идиома и оценка языковой модели, стереотип и справедливая оценка для задачи StereoSet.

Исследование рассматривает проблемы недоразумений между людьми и LLM-системами, подчеркивая влияние когнитивных предубеждений и мыслительных фреймов на коммуникацию. Оно акцентирует важность формулировки точных подсказок для LLM-систем, чтобы улучшить качество ответов. В статье предлагается экономичный подход для LLM-систем, позволяющий перефразировывать и расширять вопросы, заданные людьми, для улучшения понимания и точности. RaR сравнивается с методом CoT с высокой оценкой. Он разрешает неоднозначности в контексте бенчмарковых наборов данных с целью улучшения производительности LLM-системы и обеспечения справедливых оценок.

• Это исследование искусственного интеллекта из Китая представляет полную оценку последней версии визуальной языковой модели GPT-4V(ision) и её применение в сценариях автономного вождения.
• «Это исследование искусственного интеллекта от Adobe предлагает модель крупномасштабной реконструкции (LRM), которая предсказывает 3D-модель объекта по одному входному изображению в течение 5 секунд».
• Исследователи разрабатывают твердотельный тепловой транзистор для более эффективного управления теплом.

Метод RaR позволяет LLM-системам перефразировать и расширять вопросы, заданные людьми, в ответ на одну подсказку. Предлагается двухшаговый вариант метода RaR, включающий перефразировку LLM-системы, а затем ответ от LLM-системы. Подход акцентирует дополнительность RaR по сравнению с методами CoT, подкрепленную теоретическими и эмпирическими сравнениями. Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность RaR в улучшении производительности различных моделей при выполнении различных задач.

Подчеркивается дополнительность метода RaR по сравнению с методом CoT, что способствует еще более высокой совокупной производительности. Техника позволяет достичь улучшенных результатов с меньшим количеством токенов, что делает подход экономичным по сравнению с методом CoT. RaR обеспечивает передачу вопросов от более сложных к менее способным моделям, решает проблемы неоднозначностей. Статья подчеркивает важность справедливой оценки возможностей LLM-системы и призывает к тщательному анализу задач, созданных людьми. Благодаря эмпирической оценке и свободе от обучения, метод RaR обеспечивает его применимость для любых вопросов, гарантируя экономическую применимость.

Метод RaR, подтвержденный эмпирическими оценками на наборах данных бенчмарков, расценивается как дополнительный к методу CoT. Особое внимание уделяется передаче улучшенного качества вопросов между моделями, подчеркивая экономичность, свободу от обучения и широкую применимость метода RaR. Он приветствует справедливую оценку возможностей LLM-системы и тщательный анализ задач, созданных людьми, нацеленных на те или иные способности, подчеркивая важность этих достижений в области понимания естественного языка.

Дальнейшие исследования метода RaR включают его комбинацию с другими методами подсказок для повышения производительности LLM-системы. Следует изучить масштабируемость и обобщаемость метода RaR на различных архитектурах и наборах данных LLM-систем. Оценка метода RaR в реальных приложениях и пользовательских случаях позволит оценить его практическую ценность. Автоматизированные методы генерации перефразированных вопросов, изучение влияния различных стратегий перефразировки, учет возможных ограничений и разработка справедливых методологий оценки возможностей LLM-системы являются важными направлениями для дальнейших исследований. Стандартизированные бенчмарки для сравнения других методов подсказок могут улучшить исследования в этой области.

“`