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.

Deliberative Searcher: Cải thiện độ tin cậy của LLM thông qua học tăng cường với các ràng buộc

Created by
  • Haebom

Tác giả

Zhenyun Yin, Shujie Wang, Xuhong Wang, Xingjun Ma, Yinchun Wang

Phác thảo

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất Deliberative Searcher, khuôn khổ đầu tiên tích hợp hiệu chỉnh độ chắc chắn và trả lời câu hỏi dựa trên truy xuất để cải thiện độ tin cậy của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Tác nhân thực hiện phản ánh và xác minh nhiều giai đoạn trên dữ liệu Wikipedia, và được huấn luyện bằng thuật toán học tăng cường giúp tối ưu hóa độ chính xác trong điều kiện ràng buộc độ tin cậy mềm. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất cải thiện sự liên kết giữa độ tin cậy và độ chính xác của mô hình, mang lại kết quả đầu ra đáng tin cậy hơn. Bài báo này sẽ được cập nhật liên tục.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Một khuôn khổ mới (Delicious Searcher) nhằm cải thiện độ tin cậy của LLM được trình bày.
Cải thiện độ tin cậy bằng cách tích hợp tính năng sửa lỗi chắc chắn và trả lời câu hỏi dựa trên tìm kiếm
Tối ưu hóa độ chính xác và độ tin cậy của mô hình bằng phương pháp đào tạo dựa trên học tăng cường
Tạo ra kết quả đáng tin cậy hơn bằng cách cải thiện sự liên kết giữa độ tin cậy và độ chính xác của mô hình.
Limitations:
Những hạn chế của việc dựa vào dữ liệu Wikipedia
Có khả năng mức độ hoàn thiện hiện tại chưa đạt được do liên tục cập nhật.
Cần nghiên cứu thêm về hiệu suất tổng quát của phương pháp đề xuất.
Cần đánh giá hiệu suất trên nhiều tập dữ liệu và loại câu hỏi khác nhau
👍