来自香港中文大学(深圳)的团队调研了130余篇大语言模型及视觉-语言模型(VLM)在辅助强化学习(LLM-enhanced RL)方面的最新研究进展,形成了该领域的综述,为您详细LLM增强强化学习(LLM-enhanced RL)。它利用大语言模型的强大能力,为强化学习带来了新的突破和机遇。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.00282 第一部分...
*原文:https://arxiv.org/abs/2112.04426 Retrieval-Enhanced Transformer (RETRO) 拥有 2 万亿个标记数据库,尽管使用的参数比 GPT-3 和 Jurassic-1 少 25 倍,但在 Pile 上却能获得与之相当的性能。RETRO 结合了冻结的 Bert 检索器、可微分编码器和分块 cross-attention 机制,可根据比训练期间消耗数据多出一...
Efficient fine-tuning enhanced quantization是提升量化LLM一个较好的方法 开源量化库: Bitsandbytes GPTQ-for-LLaMA AutoGPTQ llama.cpp 利用 In-Context Learning In-Context Learning(ICL)的prompt由任务描述和若干个QA示例(demonstration)组成,LLM可以识别这些内容并理解,无需进行梯度更新(区别于instruction tuning)就...
Retrieval-Enhanced Transformer (RETRO) 拥有 2 万亿个标记数据库,尽管使用的参数比 GPT-3 和 Jurassic-1 少 25 倍,但在 Pile 上却能获得与之相当的性能。RETRO 结合了冻结的 Bert 检索器、可微分编码器和分块 cross-attention 机制,可根据比训练期间消耗数据多出一个数量级的数据来预测标记。 针对开放领域问...
竞技场模式允许多个候选模型通过两两对比(pairwise battle)的方式进行评估,并可以选择借助AI Enhanced Auto-Reviewer(AAR)自动评估流程或者人工评估的方式,最终得到评估报告,流程示例如下: 环境准备 代码语言:javascript 复制 a. 数据准备,questions data格式参考:llmuses/registry/data/question.jsonl b. 如果需要使用自...
Retrieval-Enhanced Transformer (RETRO) 拥有 2 万亿个标记数据库,尽管使用的参数比 GPT-3 和 Jurassic-1 少 25 倍,但在 Pile 上却能获得与之相当的性能。RETRO 结合了冻结的 Bert 检索器、可微分编码器和分块 cross-attention 机制,可根据比训练期间消耗数据多出一个数量级的数据来预测标记。
uncertainty rather than fabricating information. Additionally, the use of reinforcement learning (RL) ...
learning to upweight queries that result in relevant facts. This leads to our reinforcement learning based framework,Learning toRetrieve byTrying (LeReT), where the LLM generates queries for multi-hop retrieval and uses preference-based reinforcement learning to improve the LLM queries. Our experimenta...
The retrieval-enhanced directive fine-tuning updates the LLM, guiding it to make more efficient use of the information re-trieved and to disregard distracting content. 通过协同微调检索器和生成器,我们可以增强模型的泛化能力,并避免单独训练它们可能产生的过拟合。然而,联合微调也会导致资源消耗增加。RA-...
ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge Integration) 百度的ERNIE模型是在BERT的基础上进一步发展的,通过整合知识图谱中的结构化知识来提高模型对语言的理解能力。ERNIE模型特别强调在预训练阶段加入实体级信息,以更好地处理语言中的实体和常识相关的问题。