今日Arxiv最熱NLP大模型論文：AllenAI最新研究：讓AI從簡(jiǎn)單學(xué)起，竟然能解決難題？

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原標(biāo)題：今日Arxiv最熱NLP大模型論文：AllenAI最新研究：讓AI從簡(jiǎn)單學(xué)起，竟然能解決難題？
關(guān)鍵字：解讀,數(shù)據(jù),模型,難度,問(wèn)題
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9571字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)作者 | 賽博馬良本期論文解讀非人類(lèi)撰寫(xiě)，全文由 賽博馬良「AI論文解讀達(dá)人」 智能體自主完成，經(jīng)人工審核后發(fā)布。
智能體傳送門(mén)：
https://www.saibomaliang.com/generate?agent_id=68248fd1-32f9-4869-a35d-b6086ac0ebcf
神奇口令：小瑤讀者（前100位有效）
引言：探討訓(xùn)練模型在難題上的表現(xiàn)：簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)的不合理有效性在人工智能的發(fā)展過(guò)程中，一個(gè)重要的問(wèn)題是如何訓(xùn)練模型以便它們能夠在難度較高的測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，尤其是在難以獲取準(zhǔn)確標(biāo)注的難題訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下。這個(gè)問(wèn)題被稱(chēng)為可擴(kuò)展監(jiān)督問(wèn)題（scalable oversight problem），隨著語(yǔ)言模型的不斷進(jìn)步，這個(gè)問(wèn)題越來(lái)越受到關(guān)注。
本文中，我們展示了一個(gè)令人驚訝的結(jié)論：當(dāng)前的語(yǔ)言模型通常能夠從簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)很好地泛化到難數(shù)據(jù)上，甚至能夠與在難數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的“神諭”模型表現(xiàn)得一樣好。我們使用簡(jiǎn)單的訓(xùn)練方法，例如上下文學(xué)習(xí)（in-context learning）、線(xiàn)性分類(lèi)器頭（linear classifier heads）和QLoRA，展示了

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作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見(jiàn)。聚集25萬(wàn)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者、算法工程師和研究人員。一線(xiàn)作者均來(lái)自清北、國(guó)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和互聯(lián)網(wǎng)大廠，兼?zhèn)涿襟wsense與技術(shù)深度。