Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

Как научить ИИ пользоваться поисковиком? проект ReSearch от BaichuanAI показывает

ReSearch - это система, которая учит модели машинного обучения умению делать обоснованные выводы с помощью поиска.

Система похожа на Deepseek-R1-Zero и Deep Research, использует обучение с подкреплением, чтобы научить модели использовать внешние поисковые инструменты во время рассуждений.

Главное отличие ReSearch - система обучается определять, когда и как искать информацию, без прямых человеческих инструкций — она сама понимает, когда ей нужно обратиться к поиску, и способна выполнять многоэтапные поиски для решения сложных задач. И всё это достигается с меньшим количеством обучающих примеров, что делает подход более эффективным.

Представьте, что вы спрашиваете у ИИ: "Какой самый высокий водопад в стране, где была создана первая атомная электростанция?"

Обычная языковая модель попытается ответить сразу, опираясь только на свои встроенные знания. Но, если она не уверена или имеет устаревшие данные, ответ может быть неверным.

А система с технологией ReSearch работает иначе:

1. Сначала модель понимает, что для ответа нужно найти две информации: где появилась первая АЭС, и какой водопад там самый высокий.

2. Она делает первый поисковый запрос, находит ответ. Делает второй поисковый запрос. Получает ответ.

3. Связывает эти данные и даёт полный ответ.

Telegram

All about AI, Web 3.0, BCI

ReSearch: Teaching LLMs to Make Better Decisions Through Search

Baichuan AI has unveiled an exciting open-source project called ReSearch.

This innovative system teaches Large Language Models to improve their reasoning capabilities by actively searching…

www.group-telegram.com/cn/blockchainRF.com/11354

2.1K viewsMar 4 at 10:55

Как научить ИИ пользоваться поисковиком? проект ReSearch от BaichuanAI показывает

ReSearch - это система, которая учит модели машинного обучения умению делать обоснованные выводы с помощью поиска.

Система похожа на Deepseek-R1-Zero и Deep Research, использует обучение с подкреплением, чтобы научить модели использовать внешние поисковые инструменты во время рассуждений.

Главное отличие ReSearch - система обучается определять, когда и как искать информацию, без прямых человеческих инструкций — она сама понимает, когда ей нужно обратиться к поиску, и способна выполнять многоэтапные поиски для решения сложных задач. И всё это достигается с меньшим количеством обучающих примеров, что делает подход более эффективным.

Представьте, что вы спрашиваете у ИИ: "Какой самый высокий водопад в стране, где была создана первая атомная электростанция?"

Обычная языковая модель попытается ответить сразу, опираясь только на свои встроенные знания. Но, если она не уверена или имеет устаревшие данные, ответ может быть неверным.

А система с технологией ReSearch работает иначе:

1. Сначала модель понимает, что для ответа нужно найти две информации: где появилась первая АЭС, и какой водопад там самый высокий.

2. Она делает первый поисковый запрос, находит ответ. Делает второй поисковый запрос. Получает ответ.

3. Связывает эти данные и даёт полный ответ.

BY Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире