В MIT предложили новый метод улучшения языковых моделей
Исследователи из Massachusetts Institute of Technology (США) представили новый подход, который позволяет языковым моделям не только генерировать текст, но и создавать программы на языке Python для решения задач математического анализа, работы с данными и символьного рассуждения.
Метод, названный Natural language embedded programs (NLEPS), продемонстрировал высокую точность на различных тестах логического и классификационного рассуждения.
Традиционные языковые модели, такие как gpt-4, работают с естественным языком, что затрудняет их способность к числовому или символьному анализу.
NLEPS позволяет моделям пошагово создавать программы на языке Python, интегрируя необходимый естественный язык внутрь программ для отвечения на вопросы пользователей.
Исследование показывает, что NLEPS значительно увеличивают прозрачность работы модели, позволяя пользователям проверять программы и вносить изменения при необходимости.
@sip_ai | @sip_ai_bot
Исследователи из Massachusetts Institute of Technology (США) представили новый подход, который позволяет языковым моделям не только генерировать текст, но и создавать программы на языке Python для решения задач математического анализа, работы с данными и символьного рассуждения.
Метод, названный Natural language embedded programs (NLEPS), продемонстрировал высокую точность на различных тестах логического и классификационного рассуждения.
Традиционные языковые модели, такие как gpt-4, работают с естественным языком, что затрудняет их способность к числовому или символьному анализу.
NLEPS позволяет моделям пошагово создавать программы на языке Python, интегрируя необходимый естественный язык внутрь программ для отвечения на вопросы пользователей.
Исследование показывает, что NLEPS значительно увеличивают прозрачность работы модели, позволяя пользователям проверять программы и вносить изменения при необходимости.
@sip_ai | @sip_ai_bot