本文主要介绍了一种名为"Inference-Time Intervention (ITI)"的技术,目的是提高大型语言模型的真实性。该技术通过在推理过程中改变模型激活,使激活朝着更加真实的方向移动。ITI技术显著提高了LLaMA模型在TruthfulQA基准测试中的性能。文章还提出了对ITI的优化和应用,并与其他基线方法进行比较和分析。 ·实验背景: 1. ...
为了引导LLM正确说出他们知道的内容,学界有尝试用微调+强化学习,但是作者指出,这类方法一需要大量标注数据集,二是需要耗费大量的计算资源,而作者认为,他们提出的Inference-Time Intervention能解决这些问题。 2、工作创新点 正如作者所说,少量的计算资源与少量的数据集是这个方法的巨大优势,并且,这是一种minimally-invasiv...
【Inference-Time Training: 用于长文本生成任务的推理时训练方法,与传统方法不同,它不再依赖 KV 缓存来存储所有上下文信息,而是将这些信息直接嵌入到模型参数中】'Inference-Time Training: With Greater Text Comes Greater Necessity' GitHub: github.com/TemporaryLoRA/Temp-LoRA #开源# #机器学习# #人工智能# ...
inference则不同，实际应用的时候，往往能否达到时效要求直接决定模型是否可以产生实际生产效果 想想人脸识别...
decoding-algorithm neuro-symbolic non-autoregressive controllable-generation large-language-models llms controllable-text-generation instruction-tuning constrained-generation inference-time Updated Aug 16, 2024 Improve this page Add a description, image, and links to the inference-time topic page so th...
end_event=torch.cuda.Event(enable_timing=True)# 将模型移动到GPU上model=model.to(device)# 开始记录时间start_event.record()# 执行推理过程withtorch.no_grad():output=model(input)# 结束记录时间end_event.record()torch.cuda.synchronize()# 计算时间差inference_time=start_event.elapsed_time(end_event...
[NeurlPS2024] One-Step Effective Diffusion Network for Real-World Image Super-Resolution - OSEDiff/test_inference_time.py at main · cswry/OSEDiff
这个错误常常是无意识发生的。比如:一个张量产生于CPU但是然后在GPU上进行inference。 这个内存分配(memory allocation)会消耗considerable amount of time,从而导致inference time变大。 这个错误会影响时间测量的均值和方差,如下图,横坐标是时间测量的方法,纵坐标是以milliseconds为单位的时间: ...
inference_time_light_F2SRGAN_v6 menu Create khanhhungvu1508·2y ago· 62 views arrow_drop_up0 Copy & Edit5 more_vert Copied from khanhhungvu1508 (+121,-304) NotebookInputOutputLogsComments (0) comment 0 Comments
完整标题:Inference-Time Intervention: Eliciting Truthful Answers from a Language Model 出处:NIPS‘23 哈佛大学 这篇文章阐明了中间层信息和输出层信息之间可能存在差距,即LLM再从中间层过渡到输出层时激活空间中的方向偏离了真实方向。因此,作者提出了一种干预方法,根据激活空间中向量的方向和真实方向之间差距之间的...