|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Современные методы обучения больших языковых моделей с минимумом данных: От одного примера к абсолютному нулю – академический обзорстатья
- Авторы: Пичугов Алексей Александрович, Намиот Дмитрий Евгеньевич, Зубарева Елена Васильевна
- Журнал: International Journal of Open Information Technologies
- Том: 13
- Номер: 6
- Год издания: 2025
- Издательство: Лаборатория Открытых Информационных Технологий факультета ВМК МГУ им. М.В. Ломоносова
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 114
- Последняя страница: 126
- Номер статьи: 16
- Аннотация: — Данный академический обзор систематизирует и анализирует прорывные подходы к обучению больших языковых моделей, разработанные в период 2022-2025 гг., с акцентом на радикальное сокращение или полное исключение зависимости от человечески размеченных данных. В работе детально рассматриваются методологии, такие как обучение с подкреплением на одном примере, парадигма полностью автономного обучения "Абсолютный ноль", обучение "на лету" во время тестирования, эффективное малопримерное обучение, и самогенерация учебного плана через декомпозицию задач. Анализируются ключевые результаты этих подходов на стандартных бенчмарках, обсуждаются эмерджентные когнитивные свойства моделей, кросс-доменные эффекты, а также связанные с этим риски и этические аспекты. Обзор предназначен для студентов, преподавателей, исследователей и специалистов в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка, стремящихся понять передний край исследований в области эффективного обучения LLM.
- Добавил в систему: Пичугов Алексей Александрович