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Buscador deliberativo: mejora de la fiabilidad de LLM mediante aprendizaje de refuerzo con restricciones

Created by
  • Haebom

Autor

Zhenyun Yin, Shujie Wang, Xuhong Wang, Xingjun Ma, Yinchun Wang

Describir

En este artículo, proponemos Deliberative Searcher, el primer marco que integra corrección de certeza y respuesta a preguntas basada en la recuperación para mejorar la fiabilidad de los modelos lingüísticos a gran escala (LLM). El agente realiza reflexión y verificación en múltiples etapas sobre datos de Wikipedia y se entrena con un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que optimiza la precisión bajo restricciones de confianza blandas. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto mejora la alineación entre la confianza y la precisión del modelo, lo que resulta en resultados más fiables. Este artículo se actualizará continuamente.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Se presenta un nuevo marco (Deliberative Searcher) para mejorar la confiabilidad de LLM.
Mejorar la confiabilidad mediante la integración de la corrección de certeza y la respuesta a preguntas basadas en búsquedas
Optimización de la precisión y la confiabilidad del modelo con entrenamiento basado en aprendizaje de refuerzo
Genere resultados más confiables mejorando la alineación entre la confianza y la precisión del modelo.
Limitations:
Limitaciones de confiar en los datos de Wikipedia
Existe la posibilidad de que el nivel actual de finalización sea insuficiente debido a las actualizaciones continuas.
Se necesita más investigación sobre el rendimiento de generalización del método propuesto.
Necesidad de evaluar el rendimiento en varios conjuntos de datos y tipos de preguntas
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