AIGC動(dòng)態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：人民大學(xué)：揭示大語(yǔ)言模型事實(shí)召回的關(guān)鍵機(jī)制
關(guān)鍵字：模型,任務(wù),機(jī)制,事實(shí),方法
文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：4978字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說(shuō) 原創(chuàng)來(lái)源 | 芒果
引言：大語(yǔ)言模型事實(shí)召回機(jī)制探索該論文深入研究了基于Transformer的語(yǔ)言模型在零射擊和少射擊場(chǎng)景下的事實(shí)記憶任務(wù)機(jī)制。模型通過(guò)任務(wù)特定的注意力頭部從語(yǔ)境中提取主題實(shí)體，并通過(guò)多層感知機(jī)回憶所需答案。作者提出了一種新的分析方法，可以將多層感知機(jī)的輸出分解類可以理解的組件。此外，觀察到模型的最后一層具有抑制正確預(yù)測(cè)的反過(guò)度自信機(jī)制，通過(guò)利用模型解釋來(lái)減輕這種抑制，從而提高事實(shí)回憶性能。這些解釋已在各種語(yǔ)言模型和任務(wù)中得到評(píng)估。
論文標(biāo)題：Interpreting Key Mechanisms of Factual Recall in Transformer-Based Language Models
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2403.19521.pdf
Transformer語(yǔ)言模型的事實(shí)回憶1. 事實(shí)回憶任務(wù)的重要性與研究背景
事實(shí)回憶任務(wù)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域占據(jù)著舉足輕重的地位。近年來(lái)，基于Transformer的語(yǔ)言模型在理解和生成自然語(yǔ)言方面取得了顯著成就，但它們的內(nèi)部機(jī)制仍然相對(duì)不透明，對(duì)于事實(shí)回憶任務(wù)的研

原文鏈接：人民大學(xué)：揭示大語(yǔ)言模型事實(shí)召回的關(guān)鍵機(jī)制

聯(lián)系作者

文章來(lái)源：夕小瑤科技說(shuō)
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：專業(yè)、有趣、深度價(jià)值導(dǎo)向的科技媒體。聚集30萬(wàn)AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來(lái)自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺(jué)和洞察深度。商務(wù)合作：zym5189