Xiaohongshu 検索アルゴリズム チームは、推論タスクにおける大規模言語モデルのブラック ボックス属性と膨大なパラメーター量の問題を解決することを目的とした画期的な研究を AAAI2024 カンファレンスで発表しました。チームは、ネガティブサンプルの知識を巧みに利用することで、大規模な言語モデルの推論能力を効果的に向上させる新しいフレームワークを革新的に提案しました。このフレームワークには、Negative Assisted Training (NAT) と Negative Calibration Enhancement (NCE) という 2 つの重要なステップが含まれており、大規模な言語モデルのアプリケーション パフォーマンスを大幅に向上させ、業界に新しい研究の方向性とアイデアを提供することに注目する価値があります。 。
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Xiaohongshu 検索アルゴリズム チームは、推論タスクにおける大規模な言語モデルのブラック ボックス属性と膨大なパラメーターの問題を解決することを目的とした革新的なフレームワークを AAAI2024 で発表しました。このフレームワークは、大規模な言語モデルの推論能力を向上させるためにネガティブ サンプルの知識を使用することに焦点を当てており、大規模な言語モデルのアプリケーション パフォーマンスに新しいアイデアを提供する、Negative Assisted Training (NAT) や Negative Calibration Enhancement (NCE) などのシリアル化ステップを提案しています。 。Xiaohongshu チームによるこの研究は、大規模言語モデル推論の問題を解決するための新しい方向性を提供します。それによって提案されたネガティブ サンプル知識利用戦略と NAT および NCE 手法は、さらに詳細な研究と応用に値します。 これは、大規模言語モデルの推論機能の向上における重要な進歩を示しており、将来的にはより複雑なタスクへの大規模言語モデルの適用が促進されることが期待されます。