| 0 |
|
Компанія Meta презентувала нові моделі штучного інтелекту, Self-Taught Evaluator, вона, як зазначається, може запропонувати шлях до меншого залучення людини в процес розробки АІ.
Ще у серпні компанія детально описала, як нова модель спирається на той самий підхід «ланцюжка думок», що використовується в нещодавно випущених моделях o1 від OpenAI.
Ця методика передбачає розбиття складних завдань на менші логічні кроки і, як підкреслюється, може значно підвищити точність відповідей на складні питання.
Дослідники Meta використовували дані, повністю згенеровані штучним інтелектом, для навчання моделі оцінювання, виключаючи участь людини на цьому етапі.
Зазначається, що можливість використовувати АІ для надійної оцінки АІ дає уявлення про можливий шлях до створення автономних агентів, які можуть вчитися на власних помилках, розповіли Reuters двоє дослідників Meta.
Моделі, що самовдосконалюються, можуть усунути потребу в часто дорогому і неефективному процесі, який сьогодні використовується під назвою «навчання з підкріпленням на основі зворотного зв'язку з людиною». Цей процес вимагає участі людей-анотаторів, які повинні мати спеціальний досвід для точного маркування даних і перевірки правильності відповідей на складні математичні та письмові запити.
Інші компанії, включаючи Google і Anthropic, також опублікували дослідження, присвячені концепції RLAIF, або навчання з підкріпленням від зворотного зв'язку АІ. Однак, на відміну від Meta, ці компанії, як правило, не надають свої моделі для публічного використання.
Інші інструменти АІ, випущені нещодавно Meta, включають оновлення моделі ідентифікації зображень Segment Anything, інструмент, який прискорює час генерації відповіді LLM, а також набори даних, які можуть бути використані для відкриття нових неорганічних матеріалів.
Kingston повертається у «вищу лігу» серверних NVMe SSD
| 0 |
|
