Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Bài báo này trình bày một khuôn khổ tối ưu hóa chính sách thích ứng với độ dài (LAPO) để giải quyết vấn đề tạo mã thông báo quá mức trong các mô hình suy luận quy mô lớn. LAPO sử dụng quy trình học tăng cường hai giai đoạn chuyển đổi kiểm soát độ dài suy luận từ một ràng buộc bên ngoài thành khả năng vốn có của mô hình. Ở giai đoạn đầu tiên, nó khám phá ra một phân phối thống kê của độ dài giải pháp thành công để học các mẫu suy luận tự nhiên. Ở giai đoạn thứ hai, nó tận dụng các mẫu này như hướng dẫn siêu nhận thức, tích hợp trực tiếp chúng vào bối cảnh suy luận của mô hình để đạt được sự linh hoạt về thời gian suy luận. Kết quả thử nghiệm trên các chuẩn mực suy luận toán học chứng minh rằng LAPO giảm mức sử dụng mã thông báo tới 40,9% và cải thiện độ chính xác 2,3%. Kết quả phân tích chứng minh rằng các mô hình được đào tạo bằng LAPO có thể phân bổ tài nguyên tính toán dựa trên độ phức tạp của vấn đề, đạt được suy luận hiệu quả mà không ảnh hưởng đến chất lượng.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một khuôn khổ mới có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn.
◦
Tăng cường khả năng suy luận siêu nhận thức giúp phân bổ tài nguyên tính toán một cách linh hoạt dựa trên độ phức tạp của vấn đề.
◦
Cải thiện hiệu suất đáng kể về việc giảm sử dụng mã thông báo và cải thiện độ chính xác.
•
Limitations:
◦
Hiệu quả của khuôn khổ LAPO bị giới hạn ở các chuẩn mực lý luận toán học và khả năng tổng quát hóa của nó đối với các loại vấn đề khác cần được nghiên cứu thêm.
◦
Vì dựa trên phương pháp học tăng cường nên có khả năng sẽ tiêu tốn một lượng lớn tài nguyên tính toán trong quá trình đào tạo.
◦
Cần phải xác nhận thêm về hiệu suất và khả năng mở rộng trong các ứng dụng thực tế.
