Мир искусственного интеллекта не стоит на месте, и новое исследование предлагает методику «поиска во время вывода», которая может значительно улучшить возможности ИИ. Эта методика подает большие надежды, хотя эксперты не уверены, что она станет решением всех проблем в области производительности ИИ.
Расшифровка законов масштабирования ИИ
Для понимания инновации «поиска во время вывода» важно осознать ключевые законы масштабирования ИИ. Эти законы описывают улучшение моделей ИИ при увеличении данных и вычислительных мощностей на этапе обучения. Ранее основным подходом было предобучение на крупных наборах данных, но сейчас внимание привлекают также постобучение и масштабирование во время тестирования, которое позволяет моделям проявлять сложные формы 'рассуждений'.
Поиск во время вывода: в центре внимания новая методика
Методика «поиска во время вывода» предлагает модели одновременно генерировать несколько вариантов ответа на сложный вопрос и выбирать из них наилучший. Исследователи утверждают, что это может значительно повысить производительность даже старых моделей. Например, модель Google Gemini 1.5 Pro, использующая данную методику, может превзойти модель OpenAI на сложных заданиях. Эрик Чжао из Google отметил, что простой отбор 200 ответов и их самопроверка позволяют модели добиться лучших результатов без тонкой настройки.
Скептицизм и будущее ИИ
Несмотря на перспективные результаты, некоторые эксперты призывают к осторожности, утверждая, что методика подходит не для всех задач. Эффективность «поиска во время вывода» зависит от наличия надежной функции оценки. В областях, где сложно определить 'лучший' ответ, методика может не сработать. Майк Кук подчеркивает, что это лишь способ компенсировать ограничения ИИ, не улучшая его рассуждения.
Хотя «поиск во время вывода» открывает интересные возможности для изучения, необходимо признать его ограничения и продолжать исследования в области улучшения искусственного интеллекта.
