Доклад о методах исследования языковых моделей

Введение

• Акцент на прикладные аспекты исследований в отделе.
• Примерные направления работы в последние два года.
• Популярность моделей, таких как DALL-E и GPT.
• Цель: улучшение работы больших моделей и уменьшение затрат.

Методы и исследования

• Модель Rebas:
  • Разработка новой модели, использующая идеи из статьи о линейных временных моделях.
  • Презентация статьи в августе.

Основные направления исследований

1. AI Alignment:

   • Исследование методов, связанных с выравниванием AI.

2. Механическая интерпретируемость:

   • Работа с интерпретацией и пониманием моделей.
   • Полезные ресурсы: сайт transformccs.

3. Идентификация gaps:

   • Проблема, когда языковые модели не всегда дают правильные ответы на простые вопросы.
   • Предложение добавления промежуточных шагов и генерации рассуждений для улучшения ответов.

Примеры улучшения качества ответов

• Добавление промежуточных рассуждений:

  • Модель генерирует не только ответ, но и рассуждение.
  • Пример использования нескольких моделей для генерирования ответов и выбора лучшего.

• Пау токены:

  • Использование пауз для оптимизации времени обработки и улучшения качества.
  • Внедрение пау токенов в стратегию обучения.

Динамическое увеличение числа слоев

• Исследования по динамическому увеличению слоев в моделях:
  • Обучение модели, основываясь на сложности задачи.
  • Пример с динамическим решением числа слоев в зависимости от сложности.

Использование Mixture of Experts

• Mixture of Experts:
  • Архитектура, позволяющая эффективно использовать разные функции, сохраняя качество.
  • Оптимизация использования ресурсов в процессе обучения и инференса.

Заключение

• Поделитесь мнением о докладе.
• Подписывайтесь на новости и анонсы команды.

---

Важно:

• Следите за трендами в AI.
• Исследуйте новые методы и подходы в языковом моделировании.