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如何提升大模型推理能力

AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 人工智能學家
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如何提升大模型推理能力

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原標題:如何提升大模型推理能力
關鍵字:模型,語言,報告,能力,文獻
文章來源:人工智能學家
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來源:清熙
一.大模型的推理能力
現(xiàn)在的大模型是茶壺里煮餃子,從預訓練中學習了很多,但簡單粗暴的采樣推理的方式卻限制了它的能力輸出。
正如在降低大模型幻覺的必由之路一文中筆者建議的:大模型技術(shù)還在日新月異的發(fā)展,即使大模型永遠不會停止幻覺, 在未來,專業(yè)系統(tǒng)會驗證LLM輸出,針對特定環(huán)境優(yōu)化的人工智能工具將部分取代今天的通用模型。
其中最重要的改進方向就是,通過引導大模型學習人類特定的先驗,更好地理解“范疇的結(jié)構(gòu)和關系”,優(yōu)化范疇內(nèi)和跨范疇采樣算法,將幻覺降低到“不可見”范圍,盡管很難消除為零。
近期大模型行業(yè)的動向也印證了筆者這一判斷。時代周刊全球百大AI人物& Cohere創(chuàng)始人接受采訪時講“AI模型還沒有真正的問題解決能力,是因為訓練語料里面很少有記錄人類推理的過程。所以像Cohere, OpenAI 和Anthropic 等大模型領先的公司都在想盡辦法搜集展示人類推理的數(shù)據(jù)”。
筆者去年年初在 ChatGPT是第一個真正意義的人工通用智能中闡釋過,目前研究已經(jīng)證明GPT對知識有強大的記憶能力。而增強GPT推理能力的方法:a) 提供提示語或提示樣本 b) 預訓練中引入代碼


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