Xiaohongshu 검색 알고리즘 팀은 AAAI2024 컨퍼런스에서 추론 작업에서 대규모 언어 모델의 블랙박스 속성 및 엄청난 매개변수 수량 문제를 해결하는 것을 목표로 획기적인 연구를 발표했습니다. 팀은 부정적인 샘플 지식을 교묘하게 활용하여 대규모 언어 모델의 추론 능력을 효과적으로 향상시키는 새로운 프레임워크를 혁신적으로 제안했습니다. 이 프레임워크에는 NAT(Negative Assisted Training)와 NCE(Negative Calibration Enhancement)라는 두 가지 핵심 단계가 포함되어 있으며, 이는 대규모 언어 모델의 애플리케이션 성능을 크게 향상시키고 업계에 새로운 연구 방향과 아이디어를 제공하여 주목할 만합니다.
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Xiaohongshu 검색 알고리즘 팀은 추론 작업에서 대규모 언어 모델의 블랙박스 속성 및 엄청난 매개변수 수량 문제를 해결하기 위해 AAAI2024에서 혁신적인 프레임워크를 출시했습니다. 이 프레임워크는 음성 샘플 지식을 사용하여 대규모 언어 모델의 추론 기능을 향상시키는 데 중점을 두고 있으며 대규모 언어 모델의 애플리케이션 성능에 대한 새로운 아이디어를 제공하는 NAT(Negative Assisted Training) 및 NCE(Negative Calibration Enhancement)와 같은 직렬화 단계를 제안합니다. .Xiaohongshu 팀의 이번 연구는 대규모 언어 모델 추론 문제를 해결하기 위한 새로운 방향을 제시합니다. 여기서 제안한 부정적인 표본 지식 활용 전략과 NAT 및 NCE 방법은 더 심층적인 연구와 적용이 가치가 있습니다. 이는 대규모 언어 모델의 추론 기능을 향상시키는 데 있어 중요한 진전을 의미하며 향후 더 복잡한 작업에 대규모 언어 모델의 적용을 촉진할 것으로 예상됩니다.