Google Deepmind, LLM’ler için ‘kendi kendine keşfetme’ çerçevesi öneriyor, GPT-4 performansını iyileştiriyor

Create an illustration that represents the concept of an article about the latest advances in language learning models (LLM) technology by Google Deepmind and the University of Southern California. Please include elements that signify self-discovery and improvement, such as a stylized LLM being enlightened by a figurative light bulb, symbolizing new-found knowledge and ability. Highlight actions of problem-solving and reasoning, possibly with a visual metaphor like a complex maze being easily navigated by the LLM. Design the image in a positive and light tone, comparable to the aesthetic found in early 20th-century graphic animation. Keep the aspect ratio as 3:2.

Google Deepmind ve Güney Kaliforniya Üniversitesi’nden araştırmacılar, büyük dil modellerinin (LLM’ler) muhakeme yeteneklerini geliştirmek için yeni bir kendi kendine keşfetme yönlendirme çerçevesi önerdiler. Bu yaklaşım mevcut yönlendirme tekniklerinin ötesine geçiyor ve OpenAI’nin GPT-4 ve Google’ın PaLM 2 gibi modellerinin performansını artırdığı tespit edildi. Çerçeve, LLM’lerin problemleri çözmek için göreve özgü muhakeme yapılarını kendi kendine keşfetmesini içeriyor. Birden fazla atomik muhakeme modülüne bakar ve bunları LLM’lerin kod çözme sırasında takip etmeleri için açık bir muhakeme yapısına dönüştürür. Bu yaklaşım, önemli ölçüde daha az çıkarım işlemiyle çalışarak işletmeler için faydalı hale geliyor. Araştırmacılar yaklaşımı çeşitli modellerle test etti ve diğer tekniklere kıyasla %32’ye varan kazanımlarla kayda değer performans iyileştirmeleri buldu. Kendi kendine keşfetme yaklaşımı, farklı muhakeme görevlerinde yüksek doğruluk elde etti ve LLM’lerde problem çözmenin sınırlarını zorlama ve genel zekayı geliştirme potansiyeli gösterdi.

Makalenin tamamı

Bir yanıt yazın