Сан-Диегодаги Калифорния университети сунъий интеллект (СИ) ишлаб чиқувчилари ва тадқиқотчилари Цинхуа университетидаги ҳамкасби билан биргаликда тил моделларига (LLM) аниқ жавоб бериш учун қачон ташқи ёрдам кераклигини аниқлашга ёрдам берадиган янги ёндашувни ишлаб чиқдилар.

arXiv платформасида жойлаштирилган мақоласида муаллифлар "ўрганиш пайтида мослашиш: воситалардан оқилона фойдаланиш орқали LLMни илмий вазифалар билан боғлаш" усулини таърифлаган.  Илгари ишлаб чиқувчилар модел параметрлари сонини кўпайтириш ҳар доим аниқликни оширишга олиб келади, деб ишонишган. Бироқ, янги тадқиқотлар шуни кўрсатадики, кичикроқ моделлар янги хусусиятларни қўшса, янада оқилона ва аниқроқ бўлиши мумкин.

Олимлар LLMга жавобга бўлган ишончини баҳолаш, вазифаларни осон ва қийин вазифаларга таснифлаш имконини берувчи ўрнатилган хавфсизлик текширувини амалга оширдилар. Бу ташқи манбаларга мурожаат қилмасдан оддий муаммоларни ҳал қилиш имконини беради, бу эса ресурсларга бўлган эҳтиёжни камайтиради.

Тизимни 8 миллиард параметрли моделда синаб кўриш шунга ўхшаш моделга нисбатан ўзгаришсиз жавоб аниқлиги 28,18 фоизга ошганлигини кўрсатди. Янги ёндашув моделлар ҳажмини ошириш ҳар доим ҳам яхши натижаларга олиб келмаслигини кўрсатади ва уларнинг ҳажмини сезиларли даражада оширмасдан кучли LLMларни яратишга имкон беради.