Concepts de base
Große Sprachmodelle können sich selbst Induktion durch Deduktion beibringen.
Résumé
Das Paper stellt das ItD-Framework vor, das es großen Sprachmodellen ermöglicht, sich selbst Induktion durch Deduktion beizubringen. Es besteht aus zwei Hauptkomponenten: der deduktiven Datenerzeugung und der naiven bayesianischen Induktion. Das Framework zeigt eine signifikante Verbesserung der induktiven Fähigkeiten von LLMs auf zwei Induktionsbenchmarks. Es wird gezeigt, dass sowohl die deduktive Datenerzeugung als auch die naiven bayesianischen Induktionselemente effektiv zum Erfolg von ItD beitragen.
Induktion durch Deduktion
- LLMs haben begrenzte Fähigkeiten in der Induktion.
- ItD ermöglicht LLMs, sich selbst Induktion durch Deduktion beizubringen.
- Deduktive Datenerzeugung generiert Induktionsdaten.
- Naive bayesianische Induktion optimiert die Feinabstimmung und das Decodieren von LLMs.
Experimente und Ergebnisse
- ItD übertrifft alle bestehenden Methoden auf beiden Datensätzen.
- Deduktive Datenerzeugung verbessert die Leistung von LLMs.
- Naive bayesianische Induktion ermöglicht eine Optimierung der Nutzung von Beobachtungsdaten.
Stats
LLMs sind besser in der Deduktion als in der Induktion.
ItD erreicht eine relative Leistungssteigerung von 193% und 16% im Vergleich zum Basismodell.
Citations
"Wir schlagen ein neues Framework, Induktion durch Deduktion (ItD), vor, um den LLMs beizubringen, sich selbst Induktion durch Deduktion beizubringen."