Stepwise Internalization cho phép hiệu quả tính toán đáng kể, nhanh hơn tới 11 lần trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao.

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tập trung cải thiện khả năng suy luận của các mô hình ngôn ngữ để giải quyết các tác vụ phức tạp một cách hiệu quả.
- Thách thức lớn trong NLP là giúp các mô hình ngôn ngữ giải quyết các tác vụ suy luận chính xác và hiệu quả. Các mô hình truyền thống thường dựa vào việc tạo ra các bước trung gian tường minh, tốn kém về tính toán và kém hiệu quả.
- Các nghiên cứu hiện tại bao gồm suy luận chain-of-thought (CoT) tường minh, phương pháp ICoT-KD, MathGLM và Searchformer nhằm nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Các nhà nghiên cứu đã giới thiệu phương pháp Stepwise Internalization, bắt đầu với một mô hình được huấn luyện cho suy luận CoT tường minh, sau đó dần loại bỏ các bước trung gian trong quá trình tinh chỉnh mô hình.
- Quá trình loại bỏ dần dần các token CoT trong quá trình huấn luyện cho phép mô hình nội tại hóa các bước suy luận này trong các trạng thái ẩn của nó.
- Phương pháp đề xuất đã cho thấy những cải thiện đáng kể về hiệu suất trên nhiều tác vụ khác nhau. Ví dụ, mô hình GPT-2 Small được huấn luyện bằng Stepwise Internalization giải quyết các bài toán nhân 9x9 với độ chính xác lên tới 99%.
- Mô hình Mistral 7B đạt độ chính xác trên 50% trên bộ dữ liệu GSM8K mà không cần tạo ra bất kỳ bước trung gian tường minh nào, vượt trội hơn mô hình GPT-4 lớn hơn nhiều.
- Stepwise Internalization cho phép hiệu quả tính toán đáng kể, nhanh hơn tới 11 lần trong khi vẫn duy trì độ chính xác cao.

📌 Nghiên cứu này nêu bật một cách tiếp cận đầy hứa hẹn để nâng cao khả năng suy luận của các mô hình ngôn ngữ. Bằng cách nội tại hóa các bước CoT, Stepwise Internalization mang lại sự cân bằng giữa độ chính xác và hiệu quả tính toán, đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc chuyển đổi cách xử lý các tác vụ suy luận phức tạp trong NLP. Nghiên cứu cho thấy tiềm năng to lớn của phương pháp sáng tạo này, gợi ý rằng việc phát triển và mở rộng hơn nữa có thể dẫn đến những kết quả ấn tượng hơn trong tương lai.

https://www.marktechpost.com/2024/05/31/from-explicit-to-implicit-stepwise-internalization-ushers-in-a-new-era-of-natural-language-processing-reasoning/