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.

Giải mã các chuỗi, cây và biểu đồ suy nghĩ

Created by
  • Haebom

Tác giả

Maciej Besta, Florim Memedi, Zhenyu Zhang, Robert Gerstenberger, Guangyuan Piao, Nils Blach, Piotr Nyczyk, Marcin Copik, Grzegorz Kwa sniewski, J urgen M uller, Lukas Gianinazzi, Ales Kubicek, Hubert Niewiadomski, Aidan O'Mahony, Onur Mutlu, Torsten Hoefler

Phác thảo

Bài báo này khám phá cách cải thiện hiệu suất suy luận của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) thông qua kỹ thuật gợi ý có cấu trúc. Chúng tôi phân tích các thiết kế gợi ý có cấu trúc, bao gồm Chain-of-Thought, Tree of Thought và Graph of Thought, và trình bày một bản thiết kế tổng quát cho các hệ thống suy luận LLM hiệu quả. Thông qua phân tích chuyên sâu về quy trình thực thi gợi ý, chúng tôi làm rõ các khái niệm và thiết lập phân loại đầu tiên cho các hệ thống suy luận LLM dựa trên cấu trúc. Chúng tôi định nghĩa cấu trúc được sử dụng ở đây là một "tô pô suy luận" và phân tích biểu diễn, thuật toán, hiệu suất và các mô hình chi phí của nó để so sánh các phương pháp gợi ý hiện có. Hơn nữa, chúng tôi trình bày các nền tảng lý thuyết, mối quan hệ của chúng với các cơ sở tri thức và các thách thức nghiên cứu liên quan, nhằm mục đích đóng góp vào sự phát triển của công nghệ kỹ thuật gợi ý trong tương lai.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày bản thiết kế chung và phân loại cho kỹ thuật nhắc nhở có cấu trúc, đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai.
◦
Chúng tôi so sánh và phân tích hiệu suất và chi phí của nhiều kỹ thuật nhắc nhở có cấu trúc khác nhau để cung cấp hướng dẫn lựa chọn thiết kế tối ưu.
◦
Góp phần thúc đẩy công nghệ kỹ thuật nhanh chóng bằng cách cung cấp hiểu biết sâu sắc về quy trình lập luận LLM.
◦
Xét đến mối liên hệ với cơ sở kiến ​​thức, chúng tôi đề xuất các hướng để cải thiện hơn nữa khả năng lập luận của LLM.
•
Limitations:
◦
Cần phải xác nhận thêm tính toàn diện và khả năng khái quát của chương trình phân loại được đề xuất.
◦
Các phân tích thử nghiệm trên nhiều kiến ​​trúc và tập dữ liệu LLM khác nhau có thể còn thiếu sót.
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định tính ứng dụng thực tế và khả năng mở rộng của bản thiết kế được trình bày.
◦
Cần phải nghiên cứu thêm để đưa ra kết luận về tính ưu việt của bất kỳ kỹ thuật nhắc nhở có cấu trúc cụ thể nào.
👍
Made with Slashpage