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Suivi des instructions en stimulant l'attention des grands modèles linguistiques

Created by
  • Haebom

Auteur

Vitoria Guardieiro, Adam Stein, Avishree Khare, Eric Wong

Contour

Cet article souligne l'importance du contrôle génératif pour un déploiement sûr et fiable des modèles de langage à grande échelle (MLH). Il présente également la tendance de recherche du pilotage latent, une technique légère, en complément des techniques d'ingénierie et de réglage fin des invites existantes. Cependant, il souligne que l'effet du pilotage latent actuel est limité et propose des critères d'évaluation standardisés pour diverses actions visant à l'améliorer. Sur cette base, nous proposons InstABoost (Instruction Attention Boosting), une nouvelle technique de pilotage latent qui amplifie l'effet des invites en contrôlant l'attention du modèle pendant le processus de génération. InstABoost combine les avantages des approches existantes et s'appuie sur des études antérieures montrant que la manipulation de l'attention peut contrôler la conformité aux règles contextuelles dans les modèles basés sur des transformateurs. Les résultats expérimentaux montrent qu'InstABoost surpasse les techniques existantes de pilotage latent et d'invite en termes de performances de contrôle.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Présentation de nouveaux critères et méthodes d'évaluation pour le contrôle de la production LLM
Proposer la technique InstABoost pour surmonter les limites du pilotage potentiel existant
Vérification expérimentale des excellentes performances d'InstABoost
Suggérant la possibilité d'un contrôle LLM par la manipulation de l'attention
Limitations:
Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les critères d’évaluation proposés et les performances de généralisation d’InstABoost.
La validation de l’applicabilité d’InstABoost à diverses architectures et tailles LLM est nécessaire.
Une analyse plus approfondie du coût de calcul et de l’efficacité d’InstABoost est nécessaire.
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