Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Suy luận ngoài ngữ cảnh: Các LLM đưa ra suy luận về dữ liệu thủ tục bằng cách tận dụng các sự kiện khai báo trong dữ liệu đào tạo trước đó

작성자
  • Haebom

Tác giả

Sohaib Imran, Rob Lamb, Peter M. Atkinson

Phác thảo

Bài báo này nghiên cứu liệu các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) có thể suy luận về thông tin trong dữ liệu huấn luyện của chúng hay không. Cụ thể, chúng tôi tập trung vào khả năng suy luận ngoài ngữ cảnh, khả năng suy ra lời giải thích hợp lý nhất cho một quan sát bằng cách sử dụng thông tin liên quan có trong dữ liệu huấn luyện. Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện LLM bằng tên và mô tả hành vi của các chatbot hư cấu, loại trừ các ví dụ về cuộc trò chuyện với các chatbot. Họ phát hiện ra rằng GPT-4 của OpenAI có thể suy ra chính xác tên của chatbot sau khi quan sát các phản hồi đặc trưng của nó. Hơn nữa, khi được huấn luyện trước với các mô tả hành vi của chatbot, GPT-4 đã chứng minh rằng nó có thể nắm bắt tốt hơn các hành vi đặc trưng của chatbot thông qua huấn luyện lặp lại. Những kết quả này cung cấp những hiểu biết có giá trị về nhận thức ngữ cảnh của LLM và tính an toàn của AI.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi chứng minh rằng LLM có thể sử dụng thông tin trong dữ liệu đào tạo để đưa ra suy luận.
◦
Đề Xuất khả năng cải thiện năng lực nhận thức tình huống của LLM.
◦
Đã Cung cấp Takeaways, thông tin này rất quan trọng đối với nghiên cứu về an toàn AI.
◦
Nhấn mạnh tầm quan trọng của việc học trước đó.
•
Limitations:
◦
ĐốI tượng thử nghiệm bị giới hạn ở một LLM cụ thể (GPT-4) và dữ liệu chatbot hạn chế.
◦
Cần có thêm nghiên cứu về khả năng khái quát hóa của các kỹ năng suy luận ngoài ngữ cảnh.
◦
Cần có thêm nghiên cứu về các loại lý luận khác nhau và các tình huống phức tạp hơn.
👍
Slashpage로 제작됨