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10行代碼讓大模型數學提升20%,“野路子”研究谷歌也測上了,主要作者全靠自學成才

AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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10行代碼讓大模型數學提升20%,“野路子”研究谷歌也測上了,主要作者全靠自學成才

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原標題:10行代碼讓大模型數學提升20%,“野路子”研究谷歌也測上了,主要作者全靠自學成才
關鍵字:概率,模型,創意,閾值,方法
文章來源:量子位
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內容摘要:


克雷西 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI只要不到10行代碼,就能讓大模型數學能力(GSM8k)提升20%!
幾名學者提出了大模型采樣的改進方案,引起了開源社區的關注。
目前該方法已在Mistral-7B上取得成效,在Llama3-70B上的測試也正在進行。
這種方法叫做最小p采樣(min-p sampling),目的是平衡生成文本的連貫性和多樣性。
簡單說就是讓模型在不同場合發揮不同的特性,例如在事實問題上保持性能穩定,在寫作等場景中又能發揮創意。
目前該方法已在Mistral-7B上取得成效,在Llama-70B上的測試也即將進行。
在論文中作者提到,該方法已經獲得了開源社區的廣泛應用。
同時作者還透露,Anthropic和谷歌等閉源模型廠商也已經或正在針對min-p進行測試。
消息也得到了谷歌方面的確認,從OpenAI跳槽到谷歌的開發者社區負責人Logan Kilpatrick已經回復說“On it”(在做了)。
微軟Copilot的研究人員Abram Jackson看了后表示,這是他看到的首個有關推理過程token采樣的改進,未來還有很大進步空間。
值得一提的是,


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