299 search results for "前沿"

使用大量推理规则和构建子证明的就业使得证明的复杂性在许多演绎推理任务中无限发展，例如医学诊断或定理证明。由于巨大的证明空间，不可能找到覆盖所有大小保证的数据。因此，从基本证明开始，通用推理模型应能够推广到更复杂的证明。 纽约大学和谷歌AI研究人员的一个团队证明，LLMs在接受上下文学习（ICL）和思维链（CoT）提示的训练后可以进行演绎推理。一些演绎规则，例如假言附加式，是早期研究的主要重点。评估也是在演示中进行的，这意味着测试用例与上下文演示的分布相同。 纽约大学、谷歌和波士顿大学的研究人员进行的一项新研究探讨了LLMs能否推广到比演示更复杂的证明。学术界根据三个维度对证明进行分类： 在演示的每个阶段使用的前提数量。 构成证明的顺序步骤的长度。 所使用的演绎规则。 总大小是这三个维度的函数。 该团队在两个重要方面对之前的研究进行了扩展，以评估LLMs的一般演绎推理能力。除了假言附加式外，他们测试LLMs是否掌握了所有演绎规则。他们的推理能力通过以下两种方式进行测试： 深度和宽度的推广涉及对比上下文示例提供的较长证明进行推理。 组合推广涉及在单个证明中使用大量的演绎规则。 根据他们的研究，推理任务在接受展示各种演绎规则的基本示例时最受益于上下文学习。为了防止模型过拟合，这些上下文示例必须包含它不熟悉的推导原则，例如分情况证明和反证法。此外，这些示例应该伴随有干扰项。 根据他们的发现，CoT可以使LLMs进行超领域推理，推广到组合证明。这些LLMs包括GPT-3.5 175B、PaLM 540B、LLaMA 65B和FLAN-T511B，其规模和训练目标各异。这一发现令人惊讶，考虑到大量文献主张LLMs缺乏组合泛化能力。ICL的泛化方式与监督学习不同，特别是在上下文样本上进行的梯度下降。明显地，使用与测试示例相同分布的上下文样本是更差的，因为它们在多个实例中被发现。例如，当上下文示例中包含特定演绎规则时，研究人员有时看到了更好的组合证明泛化效果。 似乎预训练并不能教育模型创建假设的子证明。没有明确的示例，LLMs无法推广到某些演绎规则（例如分情况证明和矛盾证明）。模型规模与性能之间的关系较弱。通过定制指导和更多的预训练，较小的模型（不是最小的，但可比较）可以与较大的模型竞争。 为了进一步了解ICL和CoT触发过程，研究人员指出了一个关键的领域需要今后进行研究。他们发现，最好的上下文示例通常来自于与测试示例本身不同的分布，即使是对于特定的测试示例。贝叶斯推理和梯度下降并不能解释这一点。他们有兴趣研究是否简单的示例效果更好，即使测试案例稍微复杂。需要进一步研究来了解如何更进一步地表征从特定实例进行推广。

大型语言模型（LLMs）最近受到人工智能（AI）界的广泛赞赏。这些模型具有卓越的能力，在编码、数学、法律乃至理解人类意图和情感等领域都表现出色。基于自然语言处理、理解和生成的基本原理，这些模型在几乎每个行业中都具有巨大的潜力。 LLMs不仅能生成文本，还能进行图像处理、音频识别和强化学习，证明了它们的适应性和广泛的应用领域。由OpenAI最近推出的GPT-4因其多模态特性而变得非常受欢迎。与GPT 3.5不同，GPT-4既可以接受文本形式的输入，也可以接受图像形式的输入。一些研究甚至显示，GPT-4展示了人工通用智能（AGI）的初步证据。GPT-4在通用AI任务中的有效性已经引起科学家和研究人员对LLMs在不同科学领域的关注。 在最新的研究中，一支研究团队研究了LLMs在自然科学研究背景下的能力，特别关注于GPT-4。该研究主要关注生物学、材料设计、药物开发、计算化学和偏微分方程等自然科学领域，以涵盖广泛的自然科学。利用GPT-4作为深入研究的LLM，该研究提供了关于LLMs的性能和其在特定科学领域中可能应用的全面概述。 该研究涵盖了多个科学学科领域，如生物学、材料设计、偏微分方程、密度泛函理论和分子动力学在计算化学中的应用。团队分享称，已经对该模型在科学任务上进行了评估，以充分实现GPT-4在研究领域中的潜力，并验证其领域专业知识。LLM应加速科学进展，优化资源分配，并促进跨学科研究。 研究团队分享称，根据初步结果，GPT-4已经显示出在一系列科学应用中有潜力，并展示了其处理复杂问题解决和知识整合任务的能力。该研究论文对GPT-4在多个领域的表现进行了全面考察，既强调了其优势，也指出了其劣势。评估包括GPT-4的知识库、科学理解能力、数值计算技能和多样化预测能力。 研究表明，GPT-4在生物学和材料设计领域显示出广泛的领域专长，有助于满足某些需求。该模型展现了在药物研发领域预测属性的潜力。GPT-4在计算化学和偏微分方程研究领域中也有助于计算和预测，但对于定量计算任务，需要稍稍提高准确性。 总之，这项研究非常具有启发性，因为它突显了大规模机器学习和LLMs的快速发展。它还关注了这一充满活力的课题未来研究的重点，即基本科学模型的构建以及LLMs与专业科学工具和模型的集成。

语言模型的发展一直以来都是在大模型能够拥有更高性能的前提下进行的。然而，打破这一既定信念，微软研究院的机器学习基础团队的研究人员推出了参数为27亿的全新语言模型Phi-2，这一模型正颠覆着长期主导这一领域的传统扩展规则，挑战了“模型大小决定语言处理能力”的普遍观念。 这项研究打破了关于超卓性能必须依赖更大模型的普遍假设。研究人员将Phi-2引入视为范式转变，超越常规。文章揭示了Phi-2的独特特点以及其开发中采用的创新方法。Phi-2摒弃常规方法，依赖精心策划的高质量训练数据，并利用较小模型的知识传递，对语言模型扩展的既定规则构成了巨大挑战。 Phi-2方法的核心在于两项关键性发现。首先，研究人员强调了训练数据质量的重要作用，使用“教科书级”数据精心设计，使模型获得推理、知识和常识的能力。其次，采用创新技术实现了模型洞察力的高效扩展，从13亿参数的Phi-1.5开始。文章深入探讨了Phi-2的架构，这是一个基于Transformer的模型，以下一个单词预测为目标，在合成和网络数据集上进行训练。令人惊讶的是，尽管规模较小，Phi-2在各种基准测试中超越了更大的模型，突显了其高效性和出色能力。 总之，来自微软研究院的研究人员将Phi-2推崇为语言模型发展中的一股变革力量。这一模型不仅挑战了，而且成功推翻了业界对模型能力与大小本质相关的长期信念。这种范式转变鼓励了新的视角和研究方向，强调了不完全遵循常规扩展规则时所能实现的高效性。Phi-2独特的高质量训练数据和创新的扩展技术，标志着自然语言处理迈向前沿，并为未来带来了新的可能性和更安全的语言模型。 本文首发于Microsoft AI团队推出Phi-2：一个参数为27亿的小型语言模型，展示出卓越的推理和语言理解能力，转载请注明出处。

“`html 在不断发展的技术进步领域中，语言模型已成为不可或缺的一部分。这些由先进的人工智能驱动的系统增强了我们与数字平台的互动。语言模型旨在理解和生成类似人类的文本，弥合了人类沟通与机器理解之间的差距。技术的进步引领着一个数字时代，语言模型在信息处理、沟通和问题解决中扮演越来越重要的角色。 最近，Deci推出了DeciLM-7B，这是一种具有高精度和速度的创新模型，适用于70亿参数级别。这个模型在Apache 2.0许可下，处于新一代语言模型的前沿，拥有70亿参数级别中无与伦比的准确性和速度。该模型是语言处理领域的一种增量革新和变革性力量。 在“开放语言模型排行榜”上，DeciLM-7B显示出令人印象深刻的平均得分为61.55。这表明DeciLM-7B是70亿参数级别中最先进的基础语言模型，提供了在各种应用中改进的准确性和可靠性。Mistral 7B在诸多基准测试中表现优异，包括Arc、HellaSwag、MMLU、Winogrande和GSM8K等。 DeciLM-7B不仅准确，而且速度出色。与Mistral 7B相比，它的吞吐量增加了83%，与Llama 2 7B相比增加了139%。DeciLM-7B提高了语言模型的效率标准。PyTorch基准测试突显了其在吞吐量上优于Mistral 7B和Llama 2 7B，分别显示出1.83倍和2.39倍的增加。 DeciLM-7B与Infery和Dec开发的推理SDK相互协作，相对于具有vLLM的Mistral 7B，能够提供4.4倍的速度提升，为成本效益高、大量用户交互提供机会。 DeciLM-7B利用NAS的引擎AutoNAC。该模型采用了变量分组查询注意力。在顶级的70亿参数大型语言模型中，该模型在没有复杂的偏好优化方法的情况下表现出色。研究人员强调，DeciLM-7B和Infery-LLM具有在多个行业引发革命性变革的潜力。它们在提供实时聊天机器人的高容量客户服务方面提升了智能度、响应度和可负担性，并在医疗、法律、市场营销和金融等文本密集型专业领域中实现了工作流自动化的革新。 总之，DeciLM-7B在大型语言模型中具有重要作用。它不仅在准确性和效率方面出类拔萃，还在可访问性和多功能性方面表现出众。随着技术的不断进步，像DeciLM-7B这样的模型在塑造数字世界方面变得更加重要。它们给我们提供了一个令人兴奋的前景，展示了无数未来可能性的一瞥。随着技术的进步，这些模型变得越来越重要，为我们提供了数字领域中众多选择的引人入胜且广阔的预览。 “`

伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校和清华大学的研究团队旨在通过引入Magicoder来解决从开源代码片段生成低偏差、高质量编码挑战的难题。Magicoder在各种编码基准测试中表现优于现有的语言模型，包括Python文本转代码生成、多语言编码和数据科学程序语言模型。 CodeGen、CodeT5、StarCoder和CODELLAMA等知名基础模型已经证明了语言模型在代码生成和理解方面的基本能力。指令微调的提出旨在通过使用指令-响应对来对预训练的语言模型进行微调，SELF-INSTRUCT和Evol-Instruct等方法则用于生成指令微调的合成数据。现有的代码基准测试，如HumanEval、MBPP、APPS和CodeContests，评估语言模型在从自然语言描述中开发单功能程序方面的能力。 Magicoder是一系列完全开源的用于代码的语言模型，使用OSS-INSTRUCT方法在75,000个合成指令数据上进行训练，该方法使用开源代码片段启发语言模型生成高质量的代码指令数据。该方法通过从GitHub获取种子代码片段，促使语言模型生成与种子代码相关的编码问题和解决方案，确保多样性和真实世界的相关性。评估使用HumanEval和MBPP等基准测试，重点关注pass1指标。使用INSTRUCTOR根据嵌入相似性对由OSS-INSTRUCT生成的数据进行分类。为了提高鲁棒性，采用了数据清洗技术，包括净化和提示过滤。 Magicoder以不超过70亿的适度参数量展现了与顶级代码模型竞争性能。使用OSS-INSTRUCT在75,000个合成指令数据上进行训练，Magicoder在Python文本转代码生成、多语言编码和数据科学程序语言建模方面超越了先进的代码模型。增强版MagicoderS进一步改进了代码生成性能，在各种基准测试中超过了类似或更大尺寸的其他模型。 MagicoderS-CL-7B在代码模型中同时实现了前沿结果，展示了强大和优越的代码生成能力。 总之，该研究突出了使用OSS-INSTRUCT的有效性，该方法利用语言模型从开源代码片段中生成编码挑战。经过OSS-INSTRUCT训练的Magicoder在不同的编码基准测试中比其他参数更大的语言模型表现更好。此外，当与Evol-Instruct结合时，它还增强了MagicoderS模型，在HumanEval基准测试中表现出与ChatGPT等领先模型相似的令人印象深刻的性能。该研究建议公开模型权重、训练数据和源代码，以支持未来对于代码的语言模型和扩展OSS-INSTRUCT到更大的基础模型以生成更高质量数据的研究工作。