大模型“说谎“,真的能被纠正吗? | 让LLM变聪明的新方法:如何教会“小模型“像“大模型“一样解数学题

大模型领域的发展日新月异,每天都有许多有趣的论文值得深入品读。下面是本期觉得比较有意思的论文:

1、大模型"说谎",真的能被纠正吗?

2、让LLM变聪明的新方法:如何教会"小模型"像"大模型"一样解数学题

1、大模型"说谎",真的能被纠正吗?

img

LLM就像一个博学多才的"超级大脑",但它也会"说谎"(专业术语叫"幻觉")。为了解决这个问题,研究人员开发出了一种叫"知识编辑"的技术,声称可以纠正LLM的错误认知。但问题是:这种方法真的有效吗?最新研究给出了一个令人意外的答案。

img

来自多个研究机构的学者们建立了一个史无前例的测试平台——HalluEditBench。他们收集了超过6000个来自9个领域、26个主题的AI"幻觉"案例,并从五个维度(有效性、泛化性、可移植性、局部性和稳健性)对当前主流的7种知识编辑方法进行了全面检测。结果发现,现有的知识编辑方法远没有之前评估中表现的那么有效!

img

更令人惊讶的是,研究发现没有任何一种编辑方法能在所有五个维度上都表现出色。比如,某些方法可能在纠正特定错误时很有效,但这种纠正可能无法推广到相似场景,或者在纠正一个错误的同时可能会影响模型的其他正确认知。这就像是给AI治病,治好了感冒,却可能会引发其他副作用。

img

这项研究不仅展示了目前LLM"说谎"问题的治理困境,也为未来的研究指明了方向。它告诉我们,在通往真实可靠的LLM这条路上,我们还需要更多创新性的解决方案。毕竟,让LLM学会永远说真话,这个目标并不像我们想象的那么简单。

img

论文标题:Can Knowledge Editing Really Correct Hallucinations?

论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.16251

2、让LLM变聪明的新方法:如何教会"小模型"像"大模型"一样解数学题

img

你有没有想过,为什么同样是人工智能,大语言模型(比如GPT-4)能轻松解决复杂的数学题,而小型模型却常常表现不佳?这就像一个优秀的学霸和普通学生的差距。现在,研究人员提出了一个创新的"教学方法"——SIKeD,让"小模型"也能学会像"大模型"一样灵活解题!

img

传统的做法是让大模型直接"教"小模型,就像老师照本宣科地教学生一样。但研究发现,小模型往往会"死记硬背",只掌握一种解题方法,遇到需要灵活思维的题目就抓瞎了。这就像有些学生只会用一种方法解题,遇到变化的题型就束手无策。

img

SIKeD的创新之处在于采用了"渐进式学习"方法。它不仅让小模型学习大模型的多种解题策略,还允许小模型根据自己的特点选择最适合的方法。这就像一个好老师,既教会学生多种解题方法,又引导学生找到最适合自己的学习方式。实验结果表明,这种方法让小模型在多个数学数据集上的表现提升了5个百分点!

img

这项研究不仅在技术上取得了突破,更重要的是给了我们启示:不论是教LLM还是教人,最重要的不是简单的知识传授,而是要培养灵活运用知识的能力。这或许就是未来LLM教育的新方向。

论文标题:SIKeD: Self-guided Iterative Knowledge Distillation for mathematical reasoning

论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.18574


如何学习AI大模型?

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

img

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/python1234_/article/details/143303538