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北京大學:利用好不確定性,8B小模型也能超越GPT-4

AIGC動態1年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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北京大學:利用好不確定性,8B小模型也能超越GPT-4

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原標題:北京大學:利用好不確定性,8B小模型也能超越GPT-4
關鍵字:模型,性能,任務,確定性,方法
文章來源:夕小瑤科技說
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內容摘要:


夕小瑤科技說 原創作者 | 謝年年大模型有一個顯著的特點,那就是不確定性——對于特定輸入,相同的LLM在不同解碼配置下可能生成顯著不同的輸出。
比如問一問chatgpt“今天開心嗎?”,可以得到兩種不同的回答。
常用的解碼策略有兩種,一個是貪婪解碼,即永遠選擇概率最高的下一個token,另一種就是采樣方法,根據概率分布隨機選擇下一個token,常常使用溫度參數平衡響應質量和多樣性。
那么,這兩種方式哪個更好呢?北大的一篇論文給出了答案:
貪婪解碼在大多數任務中通常優于采樣方法。
另外作者還發現,LLMs的這種不確定性具有巨大潛力。通過采用“Best-of-N”策略,從多個采樣響應中挑選最優答案的方式,Llama-3-8B-Instruct在MMLU、GSM8K和HumanEval上均超越GPT-4-Turbo。
這是否可以說明,即使小模型單次回答可能不夠準確,但多試幾次,從里面挑最好的,也能找到正確答案。就像多猜幾次謎語,總有一次能猜對一樣。一起來看看論文中怎么說的吧~
論文標題:The Good, The Bad, and The Greedy:
Evaluation of LLMs


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