🧠 Модели обучают сами себя: Anthropic представила метод ICM
Исследователи из Anthropic разработали новый подход — Internal Coherence Maximization (ICM), позволяющий языковым моделям тонко настраивать себя без участия человека.
🔍 Как работает: Модель оценивает последовательность своих ответов, находит противоречия и улучшает собственные ответы путём самокоррекции. Это позволяет добиться более логичных и целостных рассуждений — без аннотаций и ручной разметки.
📊 Результаты: • На бенчмарках *TruthfulQA* и *GSM8K* ICM показывает не хуже, а иногда даже лучше, чем классическое супервизированное дообучение • В субъективных оценках "полезности" — модели с ICM воспринимаются убедительнее • ICM также может генерировать мощные reward-модели для RLHF
⚠️ Ограничения: • Сложности с новыми концепциями • Неустойчивость на очень длинных текстах
📌 Вывод: ICM — это шаг к более автономному и последовательному ИИ, который учится рассуждать, проверять и улучшать себя сам. Без учителя.
🧠 Модели обучают сами себя: Anthropic представила метод ICM
Исследователи из Anthropic разработали новый подход — Internal Coherence Maximization (ICM), позволяющий языковым моделям тонко настраивать себя без участия человека.
🔍 Как работает: Модель оценивает последовательность своих ответов, находит противоречия и улучшает собственные ответы путём самокоррекции. Это позволяет добиться более логичных и целостных рассуждений — без аннотаций и ручной разметки.
📊 Результаты: • На бенчмарках *TruthfulQA* и *GSM8K* ICM показывает не хуже, а иногда даже лучше, чем классическое супервизированное дообучение • В субъективных оценках "полезности" — модели с ICM воспринимаются убедительнее • ICM также может генерировать мощные reward-модели для RLHF
⚠️ Ограничения: • Сложности с новыми концепциями • Неустойчивость на очень длинных текстах
📌 Вывод: ICM — это шаг к более автономному и последовательному ИИ, который учится рассуждать, проверять и улучшать себя сам. Без учителя.
This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. However, the perpetrators of such frauds are now adopting new methods and technologies to defraud the investors. Stocks dropped on Friday afternoon, as gains made earlier in the day on hopes for diplomatic progress between Russia and Ukraine turned to losses. Technology stocks were hit particularly hard by higher bond yields. Markets continued to grapple with the economic and corporate earnings implications relating to the Russia-Ukraine conflict. “We have a ton of uncertainty right now,” said Stephanie Link, chief investment strategist and portfolio manager at Hightower Advisors. “We’re dealing with a war, we’re dealing with inflation. We don’t know what it means to earnings.” For Oleksandra Tsekhanovska, head of the Hybrid Warfare Analytical Group at the Kyiv-based Ukraine Crisis Media Center, the effects are both near- and far-reaching.
from de
