Datenlücken in großen Sprachmodellen: Wie sich Wissensstand und Aktualität der Trainingsdaten auf die Leistung auswirken
Große Sprachmodelle enthalten oft veraltete oder inkonsistente Informationen, da ihre Trainingsdaten nicht einheitlich aktuell sind. Die effektiven Wissensstandsdaten der Modelle können stark von den angegebenen Stichtagen abweichen.
Erweiterung der Rechenkapazität von Transformer-Sprachmodellen durch das Einfügen von Pausentoken
Durch das Einfügen von erlernbaren Pausentokens in den Eingabesequenz können Transformer-Sprachmodelle ihre Rechenkapazität erweitern und so die Leistung auf verschiedenen Aufgaben verbessern.
Selbstüberwachte logikgestützte Vorschulung großer Sprachmodelle zur Verbesserung der logischen Schlussfolgerungsfähigkeiten
Durch selbstüberwachte logikgestützte Vorschulung können die logischen Schlussfolgerungsfähigkeiten großer Sprachmodelle signifikant verbessert werden, ohne dass eine zusätzliche überwachte Feinabstimmung erforderlich ist.
Optimierung der Leistungsfähigkeit von Großsprachmodellen durch hochwertige domänenspezifische Daten - Verhinderung des Leistungseinbruchs
Die Leistungsfähigkeit von Großsprachmodellen hängt stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab, insbesondere in spezialisierten Domänen. Durch einen zweistufigen Ansatz zur Erstellung hochqualitativer Trainingsdaten können die domänenspezifischen Fähigkeiten von Großsprachmodellen verbessert werden, ohne ihre allgemeinen Fähigkeiten zu beeinträchtigen.
© 2024 by Linnk AI