Исследователи из Стэнфордского университета и компания Notbad AIобъединились, чтобы разработать алгоритм, который позволит моделямискусственного интеллекта думать, прежде чем они ответят на вопрос илиподсказки пользователей, пишетVentureBeat. Этот подход, который назвали Quiet-STaR(Self-Taught Reasoner, «рассуждающий самоучка»), имитирует человеческийвнутренний монолог.

Исследователи отмечают, что сейчас ИИ-модели выдают первый попавшийсявариант ответа, вместо того чтобы «обдумать» все возможные версии, которыемогут удовлетворить пользователя.

Чтобы протестировать свой алгоритм, ученые добавили его в нейросеть Mistral7B и проверили с помощью стандартного теста на способность рассуждать. В итогеИИ-модель набрала 47,2%. Без этого алгоритма Mistral 7B получил 36,3%.Нейросеть также намного лучше справилась с тестом по математике.

В том числе ИИ-модель обучается на широком массиве интернет-данных и учитсягенерировать обоснования для каждого токена, чтобы объяснить будущий текст иулучшить прогнозы.

Исследователи отмечают, что их алгоритм можно было бы подключить к любой изиспользуемых в настоящее время нейросетей. Это шаг, который, по их мнению,может повысить точность ответов ИИ-моделей.

«Quiet-STaR представляет собой шаг навстречу к языковым моделям,которые могут научиться рассуждать общим и масштабируемым образом. Будущаяработа может основываться на этих знаниях, чтобы еще больше сократить разрывмежду языковой моделью и человеческими способностями к рассуждению», —считают исследователи.