Google Deepmind: ИИ обладает способностью к самопознанию, нужно только правильно его спросить
Исследователи из Google Deepmind и Университета Южной Калифорнии предложили новую систему промптов для больших языковых моделей, которую ученые назвали «self-discover» или «самопознание». Новый метод способен улучшить производительность известных моделей, включая GPT-4 от OpenAI и PaLM 2 от Google.
Исследователи ИИ попытались направить большие языковые модели на новый путь: с помощью системы подсказок попытаться помочь моделям ИИ рассуждать не только над задачей, которую ИИ решает, но и над самим методом рассуждений, который он использует.
Стремясь расширить возможности рассуждения больших языковых моделей (LLM), исследователи из Google Deepmind и Университета Южной Калифорнии предложили новую систему промптов, которую ученые назвали «self-discover» или «самопознание». Новый метод способен улучшить производительность известных моделей, включая GPT-4 от OpenAI и PaLM 2 от Google.
«Самопознание существенно повышает производительность GPT-4 и PaLM 2 в сложных тестах, таких как BigBench-Hard и Math (решение математических задач), на 32% по сравнению с пошаговым решением», — пишут исследователи. Новый подход работает использует в 10–40 раз меньше вычислений для вывода, чем существующие аналоги.
Новый метод позволяет LLM самостоятельно находить внутренние структуры рассуждения для решения проблемы. Модели рассматривают несколько атомарных модулей рассуждения, таких как критическое мышление и пошаговое мышление, и объединяют их в новую структуру, которой LLM будет следовать во время работы.