Как улучшить качество моделей без создания более крупных моделей
•Разработаны способы анализа множества ответов и выбора наилучшего. •Исследована возможность тонкой настройки модели для естественной оценки своих ответов. •Использование верификаторов для получения обратной связи от проверяющего. •Создание модели вознаграждения для проверки правильности мыслительного процесса. •Лучший из лучших: генерируется N ответов, выбирается лучший. •Поиск по лучу: генерируется N выборок, оцениваются M ветвей. •Предварительный поиск: генерируется N выборок, проверяется k-шагов. •Beam Search работает лучше при ограниченных вычислительных ресурсах. •Beam Search лучше на более высоких уровнях сложности. •Модель обучается повторять свои первые мысли перед окончательным ответом. •Создание данных для точной настройки с многоэтапным обменом мнениями. •Повышение точности модели на 1 балл при многократном запуске. •Использование модели верификатора для помощи в выборе правильного ответа. •Последовательная генерация превосходит параллельную. •Параллельная генерация полезна при неправильном пути, последовательная — при правильном. •Увеличение времени тестирования улучшает результаты модели. •Компромисс между затратами на вычисления для обучения и вывода. •Рост производительности за счет увеличения времени тестирования. •Необходимость открытых моделей верификаторов для высокого качества работы.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
