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70億LLaMA媲美5400億PaLM!MIT驚人研究用「博弈論」改進大模型|ICLR 2024

AIGC動態1年前 (2024)發布 新智元
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70億LLaMA媲美5400億PaLM!MIT驚人研究用「博弈論」改進大模型|ICLR 2024

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原標題:70億LLaMA媲美5400億PaLM!MIT驚人研究用「博弈論」改進大模型|ICLR 2024
關鍵字:模型,生成器,,游戲,答案
文章來源:新智元
內容字數:7970字

內容摘要:


新智元報道編輯:桃子
【新智元導讀】大模型回答如何更可靠?MIT研究團隊設計出「博弈」,將數學家常用的博弈論引入LLM改進中。沒想到,LLaMA-7B的表現,擊敗了LLaMA-65B,甚至與PaLM-540B相媲美。遇到一個問題用不同表達方式prompt時,大模型往往會給出兩種不同的答案。
比如,「秘魯的首都是什么」,「利馬是秘魯的首都嗎」。
對于這種回答不一致的問題,科學家們紛紛為大模型的「智商」擔憂起來。
正如了LeCun所言:
LLM確實比狗積累了更多的事實知識和語言能力。但是它們對物理世界的理解能力,以及推理規劃能力,遠遠不及狗。
那么,有沒有一種方式,能夠大模型幻覺,讓結果更加準確、高效?
來自MIT的研究人員,將「博弈論」的思想引入大模型的改進中。
他們共同設計了一個游戲,在游戲中,讓模型的兩種模式(生成式和判別式)相互對抗,努力找到它們可以達成一致的答案。
這個簡單的博弈過程,被稱為「博弈」(CONSENSUS GAME)。
也就是,讓模型自我對抗,以提升LLM準確性和內部一致性。
論文地址:https://openreview.net/pdf?id=n9x


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作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展,關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領航中國新智能時代。

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