Jiang[51]观察到,预训练的LMs(如BART、T5和GPT-2)在QA任务中的概率得到了很好的标定。Zhao[151]确定了三个陷阱(多数标签偏见、最近度偏见和常见token偏见),这三个陷阱导致预训练的LMs在提供回答提示时倾向于某些答案。例如,如果最终回答的提示有一个正的标签,那么这将使模型倾向于预测正的单词。为了克服这些陷阱...
首先,我们在预训练LLM的词汇表中引入用户/项目ID标记,以忠实地建模用户/项目协作和内容语义。相应地,在预训练阶段,提出了一种新颖的软硬提示策略,通过在用户-项目交互和用户/项目特征建立RS特定语料库上的语言建模,有效地学习用户/项目协作/内容标记嵌入。此外,引入了一种新颖的相互正则化策略,鼓励CLLM4Rec捕捉用户...
RecGPT-7B | 这篇文章介绍了RecGPT-7B,这是一个为文本基础推荐系统特别训练的大型语言模型。它包括基本的预训练模型RecGPT-7B和进一步经过指令微调的变体RecGPT-7BInstruct。 研究团队通过在大量推荐系统特定语料库上的预训练,以及在丰富的指令提示和响应上的微调,使得RecGPT-7B-Instruct在评分预测和序列推荐任务上...
训练点一边读一边预测,顺着故事情节去猜想。学习预测的一些基本方法。提示:读故事的时候,先把下面的部分盖住,写完自己的猜测后再接着往下读,然后对比一下,看看和自己的猜测有什么相同点和不同点,再修正自己的猜测。(一)木匠的房子有一个木匠,造了一间很小很小的房子,只能住下他自己。一天,下起了大雨。有人敲门...
ㅤㅤ③GPT的中文全称是“生成型预训练变换模型”。它是一个大量语言数据训练出来的概率模型,可以根据上文提示,预测下一个单词、下一句话应该是什么。在3.5模型版本之前,GPT-3一度是全球最大的自然语言模型,有1750亿个参数——要知道,2018年发布的GPT-1里,这个数字仅为1.17亿。ㅤㅤ④...
训练和/或利用交互预测模型来生成指示基于电子通信的与相对应的应用交互的可能性的预测交互值.应用可以是对于在制定电子通信中使用的和/或在渲染电子通信中使用的任何电子通信应用的补充.预测交互值可以基于利用交互预测模型对电子通信的特征和/或其他特征进行处理来生成.预测交互值可以用于确定是否执行基于电子通信的,与...
- 最近的大型语言模型(LLMs)如GPT-3和GPT-4在知识检索、推理和生成连贯文本方面表现出强大的能力。 - 通过用游戏规则和观察提示LLM,它可以利用其广泛的知识来理解游戏,推理不完全信息,并动态调整策略。 - LLMs可以通过利用其潜在知识,潜在地胜过专门的不完全信息游戏算法,而无需额外的训练。 - 诸如Suspicion-Agen...
子代理利用调整的小语言模型,并可以检索包含有关历史模式和趋势知识的相关提示。这有助于改善对新数据的预测。https://t.co/8UEJOXUDzM - 更小、更弱、但更好:发现较弱+更便宜(WC)模型可以为微调模型生成比使用更强但更昂贵模型生成的数据更好的合成数据。总体而言,结果表明WC模型可能是训练先进LLM推理器的...
小明参加100m短跑训练.2018年1-4月的训练成绩如下表所示:月份1234成绩(s)15.615.415.215体育老师夸奖小明是“田径天才 .请你预测小明5年后100m短跑的成绩为( )(温馨提示,目前100m短跑世界记录为9秒58)A. 14.8s B. 3.8s C. 3s D. 预测结果不可靠
在 4K 长度的序列上进行训练时,Samba 可以有效地推断出 256K 上下文长度,并具有完美的记忆召回能力,同时在高达 100 万上下文长度的情况下,Samba 的 token 预测能力也有所提高。作为一种线性时间序列模型,在处理 128K 长度的用户提示时,Samba 的吞吐量比使用分组查询注意力的 Transformer 高出 3.73 倍;在以无限流...