Какие существуют способы улучшения точности языковых моделей искусственного интеллекта?

Некоторые способы улучшения точности языковых моделей искусственного интеллекта:

• Увеличение объёма и качества обучающих данных. companies.rbc.ru Чем больше примеров для обучения, тем лучше модель сможет обобщать и применять полученные знания. companies.rbc.ru
• Использование техник регуляризации. companies.rbc.ru Они помогают избежать переобучения модели на тренировочных данных. companies.rbc.ru Регуляризация «штрафует» модель за слишком большие значения «веса», то есть значимости какого-либо фактора для принятия итогового решения. companies.rbc.ru
• Применение технологии RAG (Retrieval Augmented Generation). companies.rbc.ru Она объединяет генеративную нейросеть, которая выдаёт ответы, и модуль извлечения информации, который ищет релевантные данные во внешних источниках. companies.rbc.ru RAG позволяет «расширить кругозор» нейросети и повысить точность ответов за счёт привлечения внешних источников. companies.rbc.ru
• Использование алгоритмов адаптивного квантования. serverflow.ru При такой схеме квантизированные LLM самостоятельно выбирают битность для каждой задачи, например, для повышения точности или внимания. serverflow.ru
• Применение подхода «нейросети для нейросетей». companies.rbc.ru Он фокусируется на внутренней проверке и улучшении самой генеративной модели, без привлечения внешних источников. companies.rbc.ru
• Регулярный мониторинг работы модели. yandex.cloud Он помогает своевременно выявлять проблемы и поддерживать стабильно высокое качество результатов. yandex.cloud