Verbesserung großer Sprachmodelle durch Reflexion auf Suchbäumen
Die Einführung von Reflection on search Trees (RoT), einem Rahmenwerk zur Verbesserung der Leistung von Sprachmodellen, die auf baumbasierten Prompt-Methoden basieren. RoT verwendet ein starkes Sprachmodell, um Richtlinien aus vorherigen Suchbaumerfahrungen zusammenzufassen, um die Fähigkeiten schwächerer Sprachmodelle zu verbessern.
Geschlechtsspezifische Voreingenommenheit in Datensätzen und Sprachmodellen über mehrere Sprachen hinweg
Voreingenommenheit aufgrund von Geschlecht, Herkunft und anderen Faktoren ist in Textdaten und Sprachmodellen weit verbreitet, auch in Benchmark-Datensätzen für Englisch und anderen Sprachen.
Wie Kontext und Vorwissen in Sprachmodellen zusammenwirken
Sprachmodelle müssen sowohl ihr Vorwissen aus dem Training als auch neue Informationen aus dem Kontext integrieren, um Fragen zu beantworten. Das Ausmaß, in dem sie sich auf das Vorwissen oder den Kontext verlassen, variiert jedoch je nach Entität und Kontext.
Evaluierung von Großen Sprachmodellen (LLMs) bei der Erkennung von Fehlern in LLM-Antworten
Große Sprachmodelle wie GPT-4 und Llama 2 70B erkennen Fehler in ihren eigenen Antworten mit sehr geringer Genauigkeit, und alle LLM-basierten Fehlererkenner schneiden deutlich schlechter ab als Menschen.
Wie können kleine Sprachmodelle große Sprachmodelle dabei unterstützen, besser zu argumentieren?
Ein neuartiger Rahmen, LM-Guided CoT, nutzt ein leichtgewichtiges Sprachmodell, um ein großes Sprachmodell beim Argumentieren in Aufgaben zum Folgern zu unterstützen. Das leichtgewichtige Modell generiert zunächst eine Begründung, die dann vom großen Modell genutzt wird, um eine Aufgabenausgabe vorherzusagen. Dieser ressourceneffiziente Ansatz übertrifft alle Basislinien in Bezug auf die Genauigkeit der Antwortvorhersage.
Wie die Aufgabenanforderungen die Fähigkeiten kleinerer Sprachmodelle verschleiern können
Die Leistung von Sprachmodellen hängt nicht nur von ihrer zugrunde liegenden Kompetenz ab, sondern auch von den Anforderungen der Evaluierungsmethode. Modelle mit weniger Parametern und Trainingsdaten sind anfälliger für diese "Aufgabenanforderungen" und zeigen daher schlechtere Leistung in anspruchsvolleren Evaluierungen.
Quantifizierung des Einflusses von Vortrainingsdaten auf Große Sprachmodelle durch maschinelles Vergessen
Die Zusammensetzung des Vortrainingsdatensatzes hat einen signifikanten Einfluss auf die Leistung Großer Sprachmodelle. Durch systematisches Vergessen bestimmter Datensätze können wir den Beitrag verschiedener Datenquellen und -typen zur Leistung der Modelle quantifizieren.
Wie die Optimierung des Aufmerksamkeitsmechanismus die Schlussfolgerungsfähigkeit großer Sprachmodelle verbessern kann
Durch die Optimierung des Aufmerksamkeitsmechanismus in großen Sprachmodellen können deren Schlussfolgerungsfähigkeiten, insbesondere in nicht-MINT-Bereichen, signifikant verbessert werden, ohne zusätzliche Trainingsdaten zu benötigen.
Große Herausforderungen bei der Faktentreue von Sprachmodellen, aber Potenzial als effektive Faktenprüfer
Aktuelle Sprachmodelle leiden unter einem erheblichen Halluzinationsproblem, produzieren aber dennoch effektive Faktenprüfer, die mit menschlichen Urteilen stark korrelieren.
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