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Este artículo destaca la importancia de los indicadores bien diseñados para mejorar la capacidad de inferencia de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y alinear los resultados con los requisitos de las tareas en diversos dominios. Los métodos de optimización de indicadores existentes dependen en gran medida de referencias externas, como respuestas correctas o intervención humana, lo que limita su aplicabilidad a escenarios del mundo real. Para abordar esto, este artículo propone la Optimización de Indicadores Autosupervisada (SPO), un marco de optimización de indicadores rentable que no requiere referencias externas. SPO deriva señales de evaluación y optimización de las comparaciones de resultados de LLM, selecciona indicadores superiores a través de comparaciones de resultados por pares utilizando un evaluador LLM y alinea los resultados con los requisitos de la tarea utilizando un optimizador LLM. Los resultados experimentales demuestran que SPO logra un rendimiento comparable o superior en comparación con los métodos existentes, a la vez que reduce significativamente los costos (1,1% a 5,6%) y el número de muestras (3).
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Se presenta un nuevo método (SPO) para optimizar eficientemente los avisos sin referencias externas.
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Logre un rendimiento superior con un costo y un número de muestras significativamente menores que los métodos existentes.
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Aplicabilidad a diversas tareas (cerradas y abiertas).
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Aproveche las capacidades propias de LLM para automatizar la optimización rápida.
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Limitations:
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Puede depender del rendimiento del evaluador y optimizador LLM.
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Puede ser un método optimizado para un LLM específico.
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Es necesaria la verificación del rendimiento de generalización para varios dominios y tipos de tareas.
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Los errores de los evaluadores y optimizadores de LLM pueden afectar los resultados finales.
