Как повысить точность ИИ без сложных доработок — в России нашли способ

Как добиться, чтобы искусственный интеллект не "запинался" на очевидных задачах и отвечал точнее? Новый метод, разработанный в T-Bank AI Research, увеличивает точность ответов больших языковых моделей (LLM) на целых 15%.

Этот прорыв обещает улучшить работу виртуальных помощников и чат-ботов в сферах от образования до медицины.

Почему ИИ теряет качество со временем

Сегодняшние языковые модели обучаются на колоссальных объёмах данных. Однако при длительной тренировке они часто начинают терять качество: появляется несвязная речь, странные ошибки, ухудшается логика.

Учёные из T-Bank нашли решение: усовершенствовали существующие методы Trust Region. Это подходы, которые позволяют гибко менять область поиска лучшего решения, динамично подстраиваясь под ситуацию.

Что именно изменили исследователи

Они внесли в Trust Region минимальные, но принципиальные корректировки. Новый метод позволяет:

• Повысить точность.
• Улучшить связность и стиль текста.
• Усилить логичность рассуждений.
• Сделать ответы более информативными.
• Снизить количество случайных ошибок.

Кроме того, модели перестали "застревать" на одних и тех же задачах и лучше адаптировались к новым данным.

Как это работает

Суть проста: во время обучения нейросеть периодически обновляет свои "настройки по умолчанию". Это помогает ей отмечать ключевые "ориентиры" и не сбиваться с курса, быстрее достигая нужных результатов.

Метод легко интегрируется с существующими решениями и не требует сложных изменений в архитектуре моделей.

Уточнения

Иску́сственный интелле́кт (англ. artificial intelligence; AI) в самом широком смысле — это интеллект, демонстрируемый машинами, в частности компьютерными системами.