Daily Arxiv

Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier.
Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif.
Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.

Les petits encodeurs peuvent rivaliser avec les grands décodeurs pour détecter la mise à la terre

Created by
  • Haebom

Auteur

Istabrak Abbes, Gabriele Prato, Quentin Fournier, Fernando Rodriguez, Alaa Boukhary, Adam Elwood, Sarath Chandar

Contour

Cet article se concentre sur l'amélioration des performances des modèles linguistiques à grande échelle (MLH) utilisant un contexte externe. Les LH ont du mal à répondre aux questions lorsque le contexte fourni manque d'informations, s'appuyant sur des suppositions infondées ou des connaissances internes. Par conséquent, générer des réponses strictement basées sur le contexte, c'est-à-dire des réponses fondées, est essentiel pour garantir la cohérence factuelle et la fiabilité. Cette étude se concentre sur un mécanisme permettant de détecter si une question donnée est fondée sur le contexte fourni avant de générer la réponse LH coûteuse. Un tel mécanisme de détection peut réduire considérablement le temps d'inférence et la consommation de ressources. Nous démontrons que des modèles d'encodeurs légers, spécifiques à des tâches, tels que RoBERTa et NomicBERT, peuvent être affinés sur des ensembles de données organisés pour atteindre une précision comparable à celle des LH de pointe tels que Llama3 8B et GPT4o, tout en réduisant la latence d'inférence de plusieurs ordres de grandeur. Le code source est disponible sur GitHub.

Takeaways, Limitations_

•
Takeaways:
◦
Suggérant la possibilité de résoudre efficacement le problème de la génération de réponses non fondées dans LLM en utilisant des modèles légers
◦
Contribue à réduire le temps d'inférence LLM et la consommation de ressources
◦
Nous démontrons que les modèles légers tels que RoBERTa et NomicBERT fonctionnent de manière similaire aux LLM de pointe.
•
Limitations:
◦
Il peut y avoir une forte dépendance à l’égard des ensembles de données organisés, dont la qualité et la quantité peuvent avoir un impact significatif sur les performances du modèle.
◦
ÉTant donné que ce modèle est spécialisé pour une tâche spécifique, ses performances de généralisation à d’autres tâches nécessitent une étude plus approfondie.
◦
Une validation supplémentaire des performances et de l’évolutivité de la méthode proposée dans des environnements réels est nécessaire.
👍
Made with Slashpage