LADDER: Как обучить ИИ решать сложные задачи без учителей

📌 LADDER: Как заставить LLM решать сложные задачи, как настоящий гений, без учителей!

Давайте сразу к делу! Tufa Labs только что выдали на-гора серьезный фреймворк под названием LADDER, который обещает вывести языковые модели на совершенно новый уровень в решении сложных задач. Да-да, забудьте о догадках и хаотичном обучении, теперь ИИ может научиться просто и эффективно.

Эта новая технология работает по принципу имитации человеческого обучения. Вы только представьте: ИИ начинает раскладывать проблемы на простые шажки, как если бы вы учили своего друга делать домашку. Он даже создаёт что-то вроде «учебного плана», состоящего из упрощенных проблем, и шаг за шагом увеличивает свои навыки и уверенность. Например, модель Llama 3.2 с 3 миллиардами параметров изначально могла решить лишь 1% интегралов на уровне студента, но после тренировок по методу LADDER её точность взлетела до внушительных 82%! Не правда ли, впечатляет?

А где настоящие удивительные результаты? Как ни странно, они пришли на тесте MIT Integration Bee — ежегодном чемпионате по интегральному исчислению, где модели сражаются как лев за свою территорию. Так вот, Qwen 2.5 (7B), доработанная с помощью LADDER, набрала фантастические 73% и опередила не только GPT-4o (с его скромными 42%), но и большинство студентов! А с использованием TTRL (Test-Time Reinforcement Learning) её результат вообще вырос до 90%! Это просто турбо-ускорение, превзошедшее даже показатели OpenAI o1, который даже не применял числовую проверку решений. О да, это настоящий прорыв!

Теперь по поводу TTRL: это метод «микрообучения», который превращает языковые модели в супергероев, способных адаптироваться к сложным задачам прямо во время решения. Чудеса, не правда ли?

Всё это основано на простой, но гениальной идее рекурсивной декомпозиции. Модель начинает с самой сложной задачи и разбивает её на более простые, последовательно усложняясь. Когда ИИ сталкивается с непосильным интегралом, он генерирует его упрощённые версии — снижает степень полинома, убирает дробные коэффициенты или заменяет сложные функции более простыми. Каждый такой вариант становится ступенью на пути к решению основной задачи.

Работа фреймворка делится на три простых этапа:

Генерация «дерева вариантов»: Модель создает десятки модификаций задачи и ранжирует их по сложности.
Верификация: Каждое решение проверяется численными методами — например, сравнение значений интеграла в ключевых точках.
Обучение с подкреплением: Успешные стратегии поощряются, а за ошибки — наказываются штрафами. Прямо как в жизни!

Кроме того, TTRL позволяет проводить «экспресс-тренировки» прямо во время теста. ИИ быстро генерирует варианты конкретной задачи и на лету адаптируется к ней. Представьте себе: никаких человеческих вмешательств, все происходит за считанные секунды!

Меня, честно говоря, поражает, как быстро и эффективно развиваются технологии. Но это только начало. Как вы думаете, готовы ли мы к такой революции в искусственном интеллекте и обучении? Как говорится, время покажет! 📈

🟡Arxiv

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #RL #LADDER #Paper