MIT разработал метод самообучения для искусственного интеллекта — Джотиш Пари

Искусственный интеллект развивается быстрее, чем когда-либо, и, кажется, его возможности скоро могут достичь уровня человеческого разума. Однако существует одно значительное препятствие, мешающее этому: способность машин к непрерывному обучению.

Когда языковые модели, такие как большие языковые модели (LLM), обучаются, их алгоритмы фиксируются, и они не могут запоминать новые данные из предыдущих сеансов. Это ограничение означает, что модели не могут учиться на опыте в режиме реального времени. Учёные из Массачусетского технологического института (MIT) предложили решение этой проблемы, разработав процедуру, позволяющую моделям обучаться так, как это делает человек. Но как это работает, и что изменится в будущем?

Почему ИИ не может учиться, как человек?

Современные языковые модели обладают огромным потенциалом, но они сталкиваются с существенным ограничением — невозможностью адаптироваться к новым данным после развертывания. Это ограничение стало явным в области искусственного интеллекта, ведь модели, как и люди, должны развиваться и учиться на новых примерах. Однако, в отличие от человеческого мозга, модель после обучения перестает воспринимать информацию о новых событиях или контексте, который меняется.

В MIT ученые столкнулись с задачей: как сделать модель ИИ, которая могла бы учиться постоянно, а не оставаться статичной? Ведь в реальном мире данные меняются, и ИИ должен быть способен учитывать это, чтобы оставаться эффективным и актуальным. Решение нашли в методе самообучения, который позволяет моделям адаптироваться к новым данным и улучшать свою работу.

Самообучение моделей LLM

Самообучение в контексте ИИ — это процесс, при котором модель может обучаться и адаптироваться к новым данным в режиме реального времени, а не только в процессе начального обучения. Процесс заключается в том, что модель генерирует несколько вариантов самоисправлений на основе полученных данных и проверяет их эффективность. Так, модель не просто запоминает информацию, но и активно перерабатывает её, улучшая свою работу с каждым новым сеансом.

Этот процесс самосовершенствования напоминает то, как люди учат себя: при обучении они ошибаются, исправляются и в итоге совершенствуют свои навыки. Модели, использующие самообучение, могут постоянно обновлять свои "веса" — внутренние параметры, которые определяют, как модель обрабатывает информацию.

"Мы хотим создать модель, которая могла бы непрерывно самосовершенствоваться", — сказал Джотиш Пари, аспирант MIT.

Что меняется с самообучением?

Самообучение позволяет моделям быть гораздо более гибкими и адаптивными. В отличие от стандартных моделей, которые работают с фиксированным набором данных, самообучающиеся модели могут постоянно обновлять свои знания, улучшая свои ответы и реакции на запросы пользователя. Это открывает множество новых возможностей для применения ИИ в реальных условиях. Такие модели могут адаптироваться к новым ситуациям, улучшать свои прогнозы и помогать людям быстрее решать задачи.

Сравнение обычных и самообучающихся LLM

А что если…

А что если ИИ будет способен к постоянному самосовершенствованию?
Это означало бы, что модели смогут адаптироваться к любым изменениям в реальном времени, улучшая точность прогнозов и решений.

А что если самообучение станет стандартом для всех ИИ-систем?
Модели смогут постоянно обновлять свои знания, что позволит снизить зависимость от человеческого вмешательства и повысить эффективность работы ИИ в самых разных сферах.

А что если такие технологии будут использоваться в здравоохранении или финансах?
Это откроет возможности для использования ИИ в областях, где важна высокая точность и способность к быстрой адаптации, например, в диагностике заболеваний или финансовых прогнозах.

Плюсы и минусы самообучающих моделей

Ошибка → Последствие → Альтернатива

Ошибка: использование статичных моделей, не адаптирующихся к новым данным.

Последствие: модель теряет актуальность и точность с течением времени.

Альтернатива: использование моделей с самообучением, которые могут адаптироваться и обновлять знания.

FAQ

Как выбрать модель для самообучения?
Обращайте внимание на модели, поддерживающие обучение с подкреплением и имеющие возможность динамически обновлять свои данные.

Сколько времени занимает процесс обучения для модели с самообучением?
Время обучения зависит от объема данных и вычислительных мощностей, однако самообучение позволяет значительно ускорить адаптацию модели.

Может ли такая модель работать без постоянных обновлений от разработчиков?
Да, модель будет обновлять свои знания автоматически, что минимизирует необходимость в вмешательстве извне.

Мифы и правда

• Миф: самообучающиеся модели слишком сложны и дорогостоящи.
  Правда: после первичной настройки и обучения, их улучшение происходит эффективно и с меньшими затратами.
• Миф: ИИ с самообучением может легко выйти из-под контроля.
  Правда: обучение с подкреплением и контроль за процессом обучения помогают предотвратить такие риски.
• Миф: модели не могут адаптироваться в реальном времени.
  Правда: современные модели с самообучением могут эффективно обновлять свои знания и адаптироваться к изменяющимся условиям.

3 интересных факта

1. Первый алгоритм самообучающейся нейросети был разработан ещё в 1950-х годах, но только сейчас технологии позволяют реализовать его в полном объёме.
2. Самообучающиеся модели способны обучаться и на синтетических данных, что значительно расширяет их возможности.
3. Использование самообучения может сократить время на дообучение модели в несколько раз.

Исторический контекст

1. В 1980-х годах были созданы первые нейросети, которые могли адаптироваться к новым данным.
2. В 2000-х годах самообучение стало активно развиваться в рамках исследований в области ИИ.
3. Современные модели самообучающихся систем начали использоваться в различных областях, от медицины до финансов.

Самообучение в ИИ — это будущее, которое открывает возможности для более гибких и адаптивных технологий. Способность ИИ к непрерывному обучению не только повышает точность его работы, но и позволяет системам эффективно адаптироваться к новым данным. Эти изменения могут стать основой для создания более эффективных и интеллектуальных решений в самых разных сферах.