San-Diyegodagi Kaliforniya universiteti sun’iy intellekt (SI) ishlab chiquvchilari va tadqiqotchilari Sinxua universitetidagi hamkasbi bilan birgalikda til modellariga (LLM) aniq javob berish uchun qachon tashqi yordam kerakligini aniqlashga yordam beradigan yangi yondashuvni ishlab chiqdilar.

arXiv platformasida joylashtirilgan maqolasida mualliflar "o‘rganish paytida moslashish: vositalardan oqilona foydalanish orqali LLMni ilmiy vazifalar bilan bog‘lash" usulini ta’riflagan.  Ilgari ishlab chiquvchilar model parametrlari sonini ko‘paytirish har doim aniqlikni oshirishga olib keladi, deb ishonishgan. Biroq, yangi tadqiqotlar shuni ko‘rsatadiki, kichikroq modellar yangi xususiyatlarni qo‘shsa, yanada oqilona va aniqroq bo‘lishi mumkin.

Olimlar LLMga javobga bo‘lgan ishonchini baholash, vazifalarni oson va qiyin vazifalarga tasniflash imkonini beruvchi o‘rnatilgan xavfsizlik tekshiruvini amalga oshirdilar. Bu tashqi manbalarga murojaat qilmasdan oddiy muammolarni hal qilish imkonini beradi, bu esa resurslarga bo‘lgan ehtiyojni kamaytiradi.

Tizimni 8 milliard parametrli modelda sinab ko‘rish shunga o‘xshash modelga nisbatan o‘zgarishsiz javob aniqligi 28,18 foizga oshganligini ko‘rsatdi. Yangi yondashuv modellar hajmini oshirish har doim ham yaxshi natijalarga olib kelmasligini ko‘rsatadi va ularning hajmini sezilarli darajada oshirmasdan kuchli LLMlarni yaratishga imkon beradi.