1.1 摘要 在本文中,我们首次尝试使用 GPT-4 生成用于LLM微调的指令跟随数据。我们对指令调优的 LLaMA 模型的早期实验表明,由 GPT-4 生成的 52K 英语和中文指令跟随(instruction following)数据在新任务上的零样本性能优于由先前最先进模型生成的指令跟随数据。我们还从 GPT-4 收集反馈和比较数据,以便进行全面评估和...
与仅在 CoT 数据上进行微调相比,LEMA 在各种 LLM 和任务中都能起到持续提升性能的作用。例如,使用 LLaMA-2-70B 的 LEMA 在 GSM8K 和 MATH 上分别取得了 83.5% 和 25.0% 的成绩,而仅在 CoT 数据上进行微调则分别取得了 81.4% 和 23.6% 的成绩。此外,LEMA 与专有 LLM 兼容:带有 WizardMath-70...
【新智元导读】最近,德国研究科学家发表的PANS论文揭示了一个令人担忧的现象:LLM已经涌现出「欺骗能力」,它们可以理解并诱导欺骗策。而且,相比前几年的LLM,更先进的GPT-4、ChatGPT等模型在欺骗任务中的表现显著提升。 此前,MIT研究发现,AI在各类游戏中为了达到目的,不择手段,学会用佯装、歪曲偏好等方式欺骗人类。
【新智元导读】近日,西交微软北大联合提出信息密集型训练大法,使用纯数据驱动的方式,矫正LLM训练过程产生的偏见,在一定程度上治疗了大语言模型丢失中间信息的问题。 辛辛苦苦给大语言模型输入了一大堆提示,它却只记住了开头和结尾? 这个现象叫做LLM的中间迷失(Lost in the Middle),是大模型当前仍面临的最大挑战之一。
大模型混战究竟谁才是实力选手?清华对国内外 14 个 LLM 做了最全面的综合能力测评,其中 GPT-4、Cluade 3 是当之无愧的王牌,而在国内 GLM-4、文心 4.0 已然闯入了第一梯队。 在2023 年的「百模大战」中,众多实践者推出了各类模型,这些模型有的是原创的,有的是针对开源模型进行微调的;有些是通用的,有些...
与其他领域类似,大模型(LLM)开始破坏金融文档理解,但也可能遭受与传统方法相同的问题。LLM 也容易产生幻觉,降低了它们在金融决策中的实用性。金融文件还可能涉及各种视觉内容,需要具有多模态能力的模型。 2.2 论文的方案 为了应对这些挑战,论文推出了一种突破性的专门针对金融领域的 LLM。论文的模型 FinTral 是通过综...
GPT-4根本不知道自己犯错?最新研究发现,LLM在推理任务中,自我纠正后根本无法挽救性能变差,引AI大佬LeCun马库斯围观。 大模型又被爆出重大缺陷,引得LeCun和马库斯两位大佬同时转发关注! 在推理实验中,声称可以提高准确性的模型自我纠正,把正确率从16%「提高」到了1%!
大模型混战究竟谁才是实力选手?清华对国内外 14 个 LLM 做了最全面的综合能力测评,其中 GPT-4、Cluade 3 是当之无愧的王牌,而在国内 GLM-4、文心 4.0 已然闯入了第一梯队。 在2023 年的「百模大战」中,众多实践者推出了各类模型,这些模型有的是原创的,有的是针对开源模型进行微调的;有些是通用的,有些...
论文还将论文模型的性能与其他九个基线 LLM 进行了比较。这些基线包括 LLama-2、三个版本的 FinMA、Vicuna、ChatGP和 GPT-4。 论文作出了以下贡献: (1) 推出了FinTral,这是一款专门针对金融数据的多模态大模型,以及FinSet,一个广泛的金融大型语言模型训练和评估基准。FinSet是最大的金融评估基准,也是唯一一个能...
从GPT-3到4,OpenAI希望扩大100倍,但问题是成本。密集的Transformer模型将无法进一步扩展。密集的Transformer是OpenAI GPT-3、Google PaLM、Meta LLAMA、TII Falcon、MosaicML MPT等模型使用的模型架构。我们可以轻松地列举出使用这种相同架构训练LLM的50多家公司。这是一个不错的架构,但对于扩展来说有缺陷。