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當prompt策略遇上分治算法,南加大、微軟讓大模型煉成「火眼金睛」

AIGC動態2年前 (2024)發布 機器之心
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當prompt策略遇上分治算法,南加大、微軟讓大模型煉成「火眼金睛」

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原標題:當prompt策略遇上分治算法,南加大、微軟讓大模型煉成「火眼金睛」
關鍵字:模型,策略,問題,任務,提示
文章來源:機器之心
內容字數:5747字

內容摘要:


機器之心專欄
機器之心編輯部近年來,大語言模型(LLMs)由于其通用的問題處理能力而引起了大量的關注。現有研究表明,適當的提示設計(prompt enginerring),例如思維鏈(Chain-of-Thoughts),可以解鎖 LLM 在不同領域的強大能力。
然而,在處理涉及重復子任務和 / 或含有性內容的任務(例如算術計算和段落級別長度的虛假新聞檢測)時,現有的提示策略要么受限于表達能力不足,要么會受到幻覺引發的中間錯誤的影響。
為了使 LLM 更好地分辨并盡可能避免這種中間錯誤,來自南加州大學、微軟的研究者提出了一種基于分治算法的提示策略。這種策略利用分治程序來引導 LLM。論文地址:https://arxiv.org/pdf/2402.05359.pdf
具體來講,我們將一個大任務的解決過程解耦為三個子過程:子問題劃分、子問題求解以及子問題合并。理論分析表明,我們的策略可以賦予 LLM 超越固定深度 Transformer 的表達能力。實驗表明,我們提出的方法在受到中間錯誤和性內容困擾的任務中(例如大整數乘法、幻覺檢測和錯誤信息檢測)可以比經典的提示策略獲得更好的性能


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作者微信:almosthuman2014
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