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原標題:博弈論讓 AI 更加正確、高效,LLM 與自己競爭
關鍵字:模型,語言,報告,生成器,游戲
文章來源:人工智能學家
內容字數:8291字
內容摘要:
來源:ScienceAI
編輯:綠羅
想象一下,你有一位朋友對同一問題給出了不同的答案,具體取決于你提問的方式。
「秘魯的首都是哪里?」會得到一個答案;「利馬是秘魯的首都嗎?」 會得到另一個。你可能會有點擔心你朋友的智力,而且你幾乎很難相信他們給出的任何答案。
這正是許多大型語言模型 (LLM) 正在發生的事,這些超強大的機器學習工具為 ChatGPT 和其他人工智能奇跡提供了動力。開放式的生成性問題會產生一個答案,而涉及必須在選項之間進行選擇的判別性問題,通常會產生不同的答案。麻省理工學院的博士生 Athul Paul Jacob 表示:「當同一個問題的措辭不同時,就會出現脫節?!?br />為了使語言模型的答案更加一致,并使模型整體更加可靠,Jacob 和他的同事設計了一個游戲,在這個游戲中,模型的兩種模式被驅使著去尋找他們能達成一致的答案。這個簡單的程序被稱為博弈(consensus game),讓 LLM 與自己競爭,使用博弈論工具來提高模型的準確性和內部一致性。
論文鏈接:https://openreview.net/forum?id=n9xeGcI4Yg
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