小红书搜索算法团队在AAAI2024会议上发表了一项突破性研究，旨在解决大语言模型在推理任务中存在的黑盒属性和庞大参数量问题。该团队创新性地提出了一种新框架，通过巧妙利用负样本知识，有效提升了大语言模型的推理能力。此框架包含负向协助训练（NAT）和负向校准增强(NCE)两个关键步骤，为大语言模型的应用性能带来了显著提升，为业界提供了新的研究方向和思路，值得关注。
文章划重点：
小红书搜索算法团队在AAAI2024上推出了一项旨在解决大语言模型在推理任务中黑盒属性和庞大参数量问题的创新框架。该框架专注于利用负样本知识来提升大语言模型的推理能力，提出了负向协助训练（NAT）和负向校准增强(NCE)等序列化步骤，为大语言模型应用性能提供了新思路。小红书团队的这项研究为解决大语言模型推理难题提供了新的方向，其提出的负样本知识利用策略以及NAT和NCE方法值得进一步深入研究和应用。 这标志着在大语言模型推理能力提升方面取得了重要进展，未来有望推动大语言模型在更多复杂任务中的应用。