离线时,分析师决定与任务相关的实体之间的关系,并对外部表格进行预处理,以加速在线实体匹配。 分析师在离线头脑风暴会议期间定义了一套与任务密切相关的关系。为了确定这些关系,分析师通常会首先手动执行实体匹配。然后,他们会分析对任务有用的模式和常见关系。关系规范的具体性至关重要,通常通过在少样本学习环境中使用...
北大课题组的研究人员,发现了一个分析问题的新视角,将语言数据集和GPT模型展开为蒙特卡洛语言树。 具体来说,数据集和模型分别被展开成了Data-Tree和GPT-Tree。 结果,他们发现,现有的模型拟合训练数据的本质是在寻求一种更有效的数据树近似方法(即)。 进一步地,研究人员认为,大模型中的推理过程,更可能是概率模式匹...
大语言模型没有目标,或者说他们只有一个目标,即在给定输入序列的情况下,选择最有可能出现在训练数据中的单词,也就是模式匹配。计划通常涉及到前瞻性(look-ahead),人们做计划时,会想象行动结果,并根据目标分析未来。如果看起来离目标更近了一步,就是一个很好的行动。如果没有,可能会尝试想象另一种行为的结果。实际...
一旦神经元匹配了其中一个模式，它就会往词向量添加信息。虽然这一信息未必总能易于解释，但在很多情况下，你都可以把它看作是对下一个单词的初步预测。
在人工智能的快速发展中,大语言模型(LLM)如GPT已成为自然语言处理领域的重要工具。然而,关于这些模型如何进行推理和决策的机制仍然存在着许多未解之谜。近期,北京大学的研究团队提出了一种全新的视角,利用蒙特卡洛语言树对GPT模型进行了深入的剖析。他们的研究揭示,大模型的推理过程更可能是一种概率模式匹配,而非纯粹的...
大语言模型没有目标,或者说他们只有一个目标,即在给定输入序列的情况下,选择最有可能出现在训练数据中的单词,也就是模式匹配。计划通常涉及到前瞻性(look-ahead),人们做计划时,会想象行动结果,并根据目标分析未来。如果看起来离目标更近了一步,就是一个很好的行动。如果没有,可能会尝试想象另一种行为的结果。
一旦神经元匹配了其中一个模式,它就会往词向量添加信息。虽然这一信息未必总能易于解释,但在很多情况下,你都可以把它看作是对下一个单词的初步预测。 用向量计算进行前馈网络推理 布朗大学最近的研究披露了一个例子,这个例子优雅地说明了前馈层是如何帮助预测出下一个单词地。我们在前面讨论了谷歌的 word2vec 研究...
其次,大语言模型虽然能够处理某些逻辑结构(如模式识别或数据驱动的因果关系等),但在更复杂的法律推理方面,如包含复杂证据和推论的深层次逻辑分析和严密的证明过程,其推理能力有限。大语言模型的“推理”是基于模式匹配和概率推断,而不是由高阶智能产生的逻辑推演。再...
传统搜索系统基于关键字匹配,在面向:游戏攻略、技术图谱、知识库等业务场景时,缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。本文探索使用大语言模型(Large Language Model, LLM),通过其对自然语言理解和生成的能力,揣摩用户意图,并对原始知识点进行汇总、整合,生成更贴切的答案。关于基本思路,验证效果和扩展方向,可以参考正文...