Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes 论文地址: https://arxiv.org/abs/2305.02301代码地址: google-research/distilling-step-by…
文章提出了一种新颖的过程奖励模型(MATH-SHEPHERD),该模型是在求解数学问题中给予每一步一个奖励,而不是求解过程结束后给根据最终结果给予一个最终奖励。该奖励模型是利用自动标注的方法进行训练,打破了过度依赖人工标注训练的瓶颈。文章在两个场景下探索该奖励模型的有效性:1)Verification:给大模型生成的多个答案进行排...
研究者使用 QLoRA 对 CoT 数据和修正数据微调了 LLM，从而执行了「从错误中学习」（LEMA）。研究者指出，当前 LLM 能够在解决问题时采用循序渐进（step-by-step）的方法，然而这种多步骤生成过程并不意味着 LLM 本身就拥有强大的推理能力，因为它们可能只是模仿人类推理的表面行为，而没有真正理解精确推理所需的底层...
LLM里的Beam Search 在模型解码过程中,模型是根据前一个结果继续预测后边的,依次推理,此时为了生成完整的句子,需要融合多个step的输出,目标就是使得输出序列的每一步的条件概率相乘最大。 最直接的方法就是贪心算法(greedy search),每步取概率最大的输出,然后将从开始到当前步的输出作为输入,取预测下一步,直到句子...
本篇是《Rust与AI》系列的第二篇,上一篇我们主要介绍了本系列的概览和方向,定下了一个基调。本篇我们将介绍LLM的基本架构,我们会以迄今为止使用最广泛的开源模型LLaMA为例展开介绍。 LLM背景 Rust 本身是不挑 AI 模型的,但是 LLM 是当下最热的方向,我们就从它开始吧,先了解一些非常基础的背景知识。
Note that the commands for this step may vary depending on the operating system. The following are provided for reference apt-get install -y build-essential cmake # Compile & install cmake -DCOMPUTE_BACKEND=npu -S . make pip install . Install transformers from the main branch. git clone ...
top-k和top-p采样技术也可能导致幻觉,LLM倾向于产生滚雪球般的幻觉,以保持与早期幻觉的一致性,即使在“Let’s think step by step”这样的提示下,它们仍然会产生无效的推理链; 三、幻觉的现象 论文总结了常见的下游任务的幻觉现象,比如机器翻译、问答系统、对话系统、文本摘要、LLM知识图谱和视觉问答系统,结...
In this tutorial we will create a personal local LLM assistant, that you can talk to. You will be able to record your voice using your microphone and send to the LLM. The LLM will return the answer…
另外,"一步一步思考(think step by step)"的零样本CoT(Zero-shot-CoT)允许智能体触发提示时高效创建任务推理过程。重新提示(Re-Prompting)涉及检查每个步骤是否满足必要的前提条件,然后再生成计划。思维树(ToT)等基于树的方法强调计划从树状结构的推理步骤中生成的策略,使得智能体可以最终制定计划之前评估所有可能的...
An alternative approach to distillation is to use data synthesized by the teacher for supervised training of a student LLM, which is especially useful when human annotations are scarce or not available.Distilling Step by Step!goes one step further by extracting rationales from a teacher LLM in add...