Рада ухвалила закон про мобілізацію: що змінюється для українців
Долар 41.54 ₴ (+0.12), євро 44.98 ₴ (-0.05)
Кременчук: +18°C, ясно. Увечері до +12°C.
День працівників соціальної сфери. Всесвітній день сміху.
Сьогодні святкують: Максим, Віктор, Тамара
Овен: Хороший день для нових починань. Зірки сприяють ініціативі.
2004 — Кіпр, Чехія та 8 інших країн вступили до Євросоюзу
Паливо знову подорожчало: А-95 переступив психологічну межу
Apple iPhone 17 Air: все що відомо про найтоншу модель
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили інноваційний асистент CodeSteer, що допомагає великим мовним моделям (LLM) покращити свої результати в задачах, які вимагають сим
Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили інноваційний асистент CodeSteer, що допомагає великим мовним моделям (LLM) покращити свої результати в задачах, які вимагають символічних обчислень. Цей підхід дозволяє моделі переключатися між текстовими та кодовими рішеннями для досягнення більшої точності.
Великі мовні моделі, такі як GPT-4, зазвичай використовують текстове міркування для відповідей, що не завжди є найефективнішим при вирішенні алгоритмічних задач. CodeSteer, створений на основі меншої мовної моделі, керує процесом, визначаючи, коли краще використовувати код, що підвищує точність на 30% у символічних задачах, таких як множення чисел або гра в Судоку.
Цей прогрес забезпечує значне підвищення можливостей LLM у вирішенні складних завдань, які важко вирішити лише за допомогою текстового міркування, таких як прокладання маршрутів для роботів або планування міжнародних поставок.
Вчені MIT прагнуть оптимізувати процес ітераційного створення підказок CodeSteer для збільшення швидкості його роботи. У майбутньому вони планують інтегрувати можливість перемикання між текстовим міркуванням та генерацією коду в єдину модель, що дозволить ще більше розширити застосування великих мовних моделей у різноманітних галузях.
Без спаму. Лише топ-матеріали Gosta. Відписатись в один клік.