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

AIGC動態(tài)2年前 (2023)發(fā)布 量子位
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7B羊駝戰(zhàn)勝540B“谷歌版GPT”,MIT用博弈論調(diào)教大模型,無需訓練就能完成

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原標題:7B羊駝戰(zhàn)勝540B“谷歌版GPT”,MIT用博弈論大模型,無需訓練就能完成

關鍵字:策略,生成器,模型,答案,正則

文章來源:量子位

內(nèi)容字數(shù):4743字

內(nèi)容摘要:克雷西 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 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在多個數(shù)據(jù)集上超越了540B的“谷歌版GPT”PaLM。而且整個過程無需對模型進行額外訓練,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)。研究團隊將大模型語言解碼過程轉化為正則化不完全信息博弈。這個詞可以拆…

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