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ewAU_zenRRan
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  • 发布了文章 2024-4-28 18:00

    基于归结反演的大语言模型逻辑推断系统
    受逻辑符号领域的逻辑推理方法的启发，我们引入了一个在一阶逻辑下完备的逻辑推理范式归结反演（其推理过程不会受到条件1的约束）来提高完备性，并提出一个新的推理框架GFaiR。...
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  • 发布了文章 2024-4-28 10:41

    OpenAI新研究：指令层次结构防御LLM攻击策略
    为了解决这个问题，这篇研究提出了一种指令层次结构（instruction hierarchy）。它明确定义了不同指令的优先级，以及当不同优先级的指令发生冲突时，LLM应该如何表现。...
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  • 发布了文章 2024-4-24 09:17

    什么是RAG，RAG学习和实践经验
    高级的RAG能很大程度优化原始RAG的问题，在索引、检索和生成上都有更多精细的优化，主要的优化点会集中在索引、向量模型优化、检索后处理等模块进行优化...
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  • 发布了文章 2024-4-15 09:53

    MOE与MOT：提升LLM效能的关键策略比较
    MoE 与 MoT：在专家混合中（左），每个令牌都被路由到不同的专家前馈层。在令牌混合（右）中，每组内的令牌被混合，并且混合令牌由专家前馈层处理。...
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  • 发布了文章 2024-4-15 09:49

    RAG系统中答案无关片段对LLMs生成结果的影响分析
    与常见语义无关的答案无关片段相比，LLMs更容易受到高度语义相关的答案无关片段的影响；...
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  • 发布了文章 2024-4-2 16:46

    基于双级优化（BLO）的消除过拟合的微调方法
    这篇论文试图解决的问题是大型预训练模型在下游任务中进行微调时出现的过拟合问题。尽管低秩适应（LoRA）及其变体通过学习低秩增量矩阵有效地减少了与完全微调方法相比的可训练参数数量。...
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  • 发布了文章 2024-3-28 10:51

    自然语言常用的自回归解码方法
    在选择k值时，较大的值会使生成的内容更具多样性，但可能会生成不合理的内容；较小的值则使生成的内容多样性较低，但质量更有保证。我们可以根据任务的不同选择合适的k值。...
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  • 发布了文章 2024-3-22 10:37

    通过增强一致性训练，有效缓解CoT中的偏见问题
    这些偏见特征可能导致模型在没有明确提及这些偏见的情况下，系统性地歪曲其推理过程，从而产生不忠实（unfaithful）的推理。...
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  • 发布了文章 2024-3-22 09:16

    探索推理时KV Cache的动态内存压缩方法
    DMC通过一个决策变量（α）来有效地对输入序列进行分段，每个段落可以独立地决定是继续追加还是进行累积。这允许模型在不同段落之间动态调整内存使用。...
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  • 发布了文章 2024-3-19 14:32

    深度探讨VLMs距离视觉演绎推理还有多远？
    通用大型语言模型（LLM）推理基准：研究者们介绍了多种基于文本的推理任务和基准，用于评估LLMs在不同领域（如常识、数学推理、常识推理、事实推理和编程）的性能。这些研究包括BIG-bench、HELM、SuperGLUE和LAMA等。...
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  • 发布了文章 2024-3-19 10:12

    一种高效的KV缓存压缩框架--GEAR
    GEAR框架通过结合三种互补的技术来解决这一挑战：首先对大多数相似幅度的条目应用超低精度量化；然后使用低秩矩阵来近似量化误差。...
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    269次阅读
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  • 发布了文章 2024-3-13 15:23

    斯坦福继Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding
    斯坦福大学此前提出的FlashAttention算法，能够在BERT-large训练中节省15%，将GPT训练速度提高2/3。...
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    637次阅读
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  • 发布了文章 2024-3-13 14:56

    大模型微调开源项目全流程
    对于所有“基座”（Base）模型，–template 参数可以是 default, alpaca, vicuna 等任意值。但“对话”（Chat）模型请务必使用对应的模板。...
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    697次阅读
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  • 发布了文章 2024-3-13 11:41

    聊一聊Transformer中的FFN
    NLP上估计会帮助reduce overfitting, improve generalization，但是与其花时间改这个地方不如好好clean data。。。目前来说...
    0
    885次阅读
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  • 发布了文章 2024-3-7 14:44

    大语言模型（LLMs）如何处理多语言输入问题
    研究者们提出了一个框架来描述LLMs在处理多语言输入时的内部处理过程，并探讨了模型中是否存在特定于语言的神经元。...
    0
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