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新算法UoT助力AI提問——主動尋求信息,任務完成率提高57.8%

AIGC動態2年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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新算法UoT助力AI提問——主動尋求信息,任務完成率提高57.8%

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原標題:新算法UoT助力AI提問——主動尋求信息,任務完成率提高57.8%
關鍵字:問題,不確定性,增益,模型,信息
文章來源:夕小瑤科技說
內容字數:10029字

內容摘要:


夕小瑤科技說 原創作者 | 松果、Python引言:信息尋求在不確定性環境中的重要性在不確定性環境中,信息尋求的能力至關重要。在許多實際應用中,如醫學診斷和故障排除,解決任務所需的信息并非一開始就給出,而需要通過提問后續問題來主動尋求(例如,醫生詢問患者更多關于癥狀的細節)。本文介紹了一種算法——不確定性思維(Uncertainty of Thoughts,UoT),該算法通過提問有效問題來增強大語言模型的主動信息尋求能力。UoT結合了不確定性模擬、基于信息增益的獎勵以及獎勵傳播方案,使模型能夠在最大化預期獎勵的方式下選擇最佳問題。在醫學診斷、故障排除和“20個問題”游戲的實驗中,UoT在多個大語言模型(LLMs)上平均提高了57.8%的任務成功完成率,并提高了效率(即完成任務所需的問題數量)。此基準測試和代碼已公開發布。
論文標題:Uncertainty of Thoughts: Uncertainty-Aware Planning Enhances Information Seeking in Large Language Models
公眾號「夕小瑤科技說」后臺回復“UoT”獲取


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文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:更快的AI前沿,更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備行業嗅覺與報道深度。

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