7B羊駝戰(zhàn)勝540B“谷歌版GPT”，MIT用博弈論大模型，無(wú)需訓(xùn)練就能完成

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文章來(lái)源：量子位

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內(nèi)容摘要：克雷西 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI基于博弈論，MIT提出了一種新的大模型優(yōu)化策略。在其加持之下，7B參數(shù)的Llama在多個(gè)數(shù)據(jù)集上超越了540B的“谷歌版GPT”P(pán)aLM。而且整個(gè)過(guò)程無(wú)需對(duì)模型進(jìn)行額外訓(xùn)練，消耗的算力資源更低。這種基于博弈論制定的優(yōu)化策略被稱為均衡排名（Equilibrium Ranking）。研究團(tuán)隊(duì)將大模型語(yǔ)言解碼過(guò)程轉(zhuǎn)化為正則化不完全信息博弈。這個(gè)詞可以拆…

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作者簡(jiǎn)介：追蹤人工智能新趨勢(shì)，關(guān)注科技行業(yè)新突破