1) В задачах на код надо надо сгенерить код, решающий задачи из LeetCode Hard. Постановка выглядит так:

Code-Refinement Objective = LLM(Problem + Code + Test-time Instruction + Local Test Results), где выделенный жирным Code оптимизируется через TextGrad.

Результат 36% Completion Rate.

2) На следующей задаче надо сделать solution optimization — улучшить решение сложной задачи из Google-proof Question Answering (GPQA), например, вопрос из квантовой механики или органической химии. Задача задана следующим образом:

Solution Refinement Objective = LLM(Question + Solution + Test-time Instruction)

TextGrad делал три итерации обновления решения с последующим мажоритарным голосованием. Получили 55%, лучший известный на момент результат. На MMLU с физикой или ML результат выше, чем у CoT.

3) Задача оптимизации промпта для reasoning на задачах из Big Bench Hard и GSM8k:

Answer = LLM(Prompt, Question)
Evaluation Metric = Evaluator(Answer, Ground Truth)

Оптимизировали промпт под более дешёвую gpt-3.5-turbo-0125 через фидбек от более сильной gpt-4o. Использовали минибатчи размера 3 и 12 итераций, то есть модель видела 36 обучающих примеров. Промпт обновлялся, если на валидации результат становился лучше.

Обошли Zero-shot Chain-of-Thought и DSPy.

4) Оптимизация молекулы, заданной SMILES нотацией с получением скоров affinity из тула Autodock Vina и druglikeness через Quantatiative Estimate of Druglikeness (QED) score из RDKit, то есть multi-objective loss:

Evaluation = LLM((Affinity(SMILES_i, target), Druglikeness(SMILES_i))
SMILES_{i+1} = TGD.step (SMILES_i, ∂Evaluation/∂SMILES_i)

Молекула инициализировалась маленьким фрагментом из функциональной группы, в качестве LLM использовалась gpt-4o. Применяли TextGrad к 58 таргетам из бенчмарка DOCKSTRING.

На каждом шаге TextGrad неплохо улучшал результаты и итоговые молекулы вполне достойны. При этом используются хемоинформатические тулы и получаются объяснимые решения.

5) Оптимизация плана радиотерапии. Задача с двумя вложенными циклами, оптимизировали внешний — гиперпараметры для внутреннего. Гиперпараметры θ задавались строкой.

Лосс для плана лечения P выглядел так: L = LLM(P(θ), g), g здесь — клинические цели.

Результат вроде как тоже осмысленный.


Интересный заход, выглядит достаточно универсально и применимо. Авторы оформили это всё в библиотеку (https://github.com/zou-group/textgrad) с API похожим на PyTorch. Вычисление лосса, градиента и шаг оптимизатора выглядят неотличимо.

Ожидаю большое и интересное будущее 🙂 Интересно было бы посмотреть и на фидбек в других модальностях, картинка там или звук, должно быть прикольно. Также напрашивается дальнейшее расширение фреймворка на тулы и RAG.

Вдруг кто ещё не видел

https://github.com/karpathy/LLM101n

LLM101n: Let's build a Storyteller

What I cannot create, I do not understand. -Richard Feynman

In this course we will build a Storyteller AI Large Language Model (LLM). Hand in hand, you'll be able create, refine and illustrate little stories with the AI. We are going to build everything end-to-end from basics to a functioning web app similar to ChatGPT, from scratch in Python, C and CUDA, and with minimal computer science prerequisits. By the end you should have a relatively deep understanding of AI, LLMs, and deep learning more generally.

Syllabus

Chapter 01 Bigram Language Model (language modeling)
Chapter 02 Micrograd (machine learning, backpropagation)
Chapter 03 N-gram model (multi-layer perceptron, matmul, gelu)
Chapter 04 Attention (attention, softmax, positional encoder)
Chapter 05 Transformer (transformer, residual, layernorm, GPT-2)
Chapter 06 Tokenization (minBPE, byte pair encoding)
Chapter 07 Optimization (initialization, optimization, AdamW)
Chapter 08 Need for Speed I: Device (device, CPU, GPU, ...)
Chapter 09 Need for Speed II: Precision (mixed precision training, fp16, bf16, fp8, ...)
Chapter 10 Need for Speed III: Distributed (distributed optimization, DDP, ZeRO)
Chapter 11 Datasets (datasets, data loading, synthetic data generation)
Chapter 12 Inference I: kv-cache (kv-cache)
Chapter 13 Inference II: Quantization (quantization)
Chapter 14 Finetuning I: SFT (supervised finetuning SFT, PEFT, LoRA, chat)
Chapter 15 Finetuning II: RL (reinforcement learning, RLHF, PPO, DPO)
Chapter 16 Deployment (API, web app)
Chapter 17 Multimodal (VQVAE, diffusion transformer)

Гугл сегодня выкатит Gemma 2, в том числе большую модель на 27B.

Видимо ближе к вечеру по Европе и утром Америки.

UPD: https://blog.google/technology/developers/google-gemma-2/