LEMA
GPT-4 做「世界模型」,让LLM从「错题」中学习,推理能力显著提升
从错误中学习,不只是人类可以做到。近日有研究发现,大模型其实也可以借鉴这种思路。这段时间,大语言模型在各种 NLP 任务中取得了重大进展,尤其是在需要复杂的思维链(CoT)推理的数学问题方面。比如在 GSM8K、MATH 这样的高难度数学任务的数据集中,包括 GPT-4 和 PaLM-2 在内的专有模型已取得显著成果。在这方面,开源大模型还有相当的提升空间。为了进一步提高开源大模型处理数学任务的 CoT 推理能力,一种常见的方法是使用注释 / 生成的问题 - 推理数据对( CoT 数据)对这些模型进行微调,这些数据
11/3/2023 2:34:00 PM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
数据
机器人
谷歌
模型
大模型
Midjourney
智能
用户
学习
开源
GPT
微软
Meta
AI创作
图像
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
Gemini
算法
蛋白质
生成式
芯片
代码
英伟达
腾讯
神经网络
计算
研究
Sora
AI for Science
3D
Anthropic
AI设计
机器学习
GPU
开发者
场景
华为
预测
伟达
Transformer
人形机器人
百度
AI视频
苹果
深度学习
模态
字节跳动
xAI
驾驶
文本
搜索
大语言模型
Claude
Copilot
具身智能
神器推荐
LLaMA
算力
安全
应用
视频生成
科技
视觉
亚马逊
干货合集
2024
AGI
特斯拉
大型语言模型
训练