图 5 显示了 Palm-2-L 模型在 pass@K 指标上的性能。结果显示,微调后获得的 ReST^ 模型对于所有 K 值都更强,其中性能差距通常在 K=1 时最大。
图1 | 使用ReSTEM大大提高了PaLM 2模型在两个具有挑战性的基准测试(MATH和HumanEval)上的测试性能。显示其他模型的结果是为了展示这些任务上的总体进步,由于模型规模的差异,这些结果通常不是可比的。 GPT-4结果摘自Bubeck等(2023) 图2 | 数学问题解决的ReSTEM。 PaLM 2-S*和PaLM 2-L在MATH和GSM8K(转移)上...
最后,研究者在 LongFact 上对下表 1 中四个模型系列(Gemini、GPT、Claude 和 PaLM-2)的 13 个大语言模型进行了广泛的基准测试。 具体来讲,他们利用了 LongFact-Objects 中 250 个提示组成的相同随机子集来评估每个模型,然后使用 SAFE 获取每个模型响应的原始评估指标,并利用 F1@K 指标进行聚合。 结果发现,一...
调整的模型的性能,并与基本PaLM-2模型进行了比较。 研究发现,在BBH的任何任务上,模型性能都没有明显下降。 此外,研究发现在Hendrycks MATH上经过微调的模型在使用CoT提示时明显优于该套件上的基础模型,而在APPS上经过微调的模型也略有性能提升。 为了在真实的评估集上对数学解题能力进行压力测试,研究人员还在2023年...
传统语言模型的局限性 传统的大型语言模型(如GPT-3、LLaMA-2、PaLM)在多样化的自然语言处理(NLP)任务中表现出色,但它们在训练和部署时需要巨大的努力来编码大量知识。当基础模型需要适应新数据或不同的下游任务时,这种情况会进一步恶化。例如,将知识编码到完全参数化的模型中,如GPT-3,需要在训练和部署中投入大量的...
该团队在MultiMedQA上对拥有5400亿参数的谷歌大型语言模型PaLM(Pathways Language Model)及其变体Flan-PaLM进行了评估。 在实验中,研究人员采用了提示策略组合,Flan-PaLM在每个MultiMedQA多选题数据集上都达到了极高的准确率,其中在MedQA(美国医学执照考试)上的准确率为67.6%,比之前的技术水平高出17%以上。
论文的核心主张是,提升模型性能的关键不在于单纯扩大参数规模,而是如何更有效地利用测试时的计算资源。为了验证这一点,研究团队以谷歌的PaLM2-S*为案例,针对MATH数据集进行了详尽的测试。他们设计了两种主要的方法:一是迭代自我修订,让模型在解答过程中不断修正自身的答案;二是通过生成多个候选答案进行搜索。结果表明,...
所以在Gemini项目中,我们已经学习并改进了一些安全技术,这些技术是基于模型在现实世界中的运作方式改进的。它表明了微调等各种事情的重要性。我们在Med-PaLM 2中展示的一件事是,采用一个像PaLM这样的模型,对它进行微调,以适应特定的领域,显示它可以胜过最先进的模型。这就是我们学习微调力量的一种方式。
DeepMind:用大模型应对科学挑战将成普遍做法 FunSearch 证明,如果能防止 LLM 产生幻觉,那么这些模型的力量不仅可以用来产生新的数学发现,还可以用来揭示重要现实问题的潜在解决方案。DeepMind 认为,对于科学和工业领域的许多问题 —— 无论是长期存在的问题还是新问题 —— 使用 LLM 驱动的方法生成有效和量身定制的...