В России ИИ модели научатся всему с первого взгляда
Новый способ обучения ИИ-моделей, основанный на данных о движении человеческого взгляда по тексту, ускорит процесс учёбы в два раза
Учёные Университета Иннополис нашли способ сократить время обучения больших языковых моделей в 1,5–2 раза. Их метод основан на анализе того, как человек читает и воспринимает текст.
О разработке сообщили в пресс-службе вуза. Исследователи впервые применили данные о движении человеческого взгляда по тексту для настройки больших языковых моделей. Данные исследования позволяют быстрее согласовывать ответы ИИ с ожиданиями пользователей и, соответственно, общее время обучения существенно сокращается.
Обратная связь
Команда разработчиков усовершенствовала метод RLHF, который представляет собой обучение на основе обратной связи от человека. Вместо общей оценки ответа модель получает детализированную информацию о том, на какие фрагменты текста пользователь обращает больше внимания.
Система анализирует распределение внимания и использует его при формировании механизма наград для ИИ. Это помогает модели точно настраивать ответы и сокращать число лишних итераций обучения.
Энергоэффективность
По оценке исследователей, новая методика снижает затраты вычислительных мощностей, что, в свою очередь, делает разработку ИИ-ассистентов более энергоэффективной. Ускорение обучения открывает возможности для создания более точных и адаптивных цифровых помощников.
Разработка может применяться в медицине, образовании и корпоративных сервисах, то есть в тех сферах, где важно именно быстрое и корректное взаимодействие человека и искусственного интеллекта.
