网站开发需要甲方提供什么,宁波网站建设小程序开发,信息网络设计,外贸网建站推广计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-09-30 目录 文章目录 计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-09-30目录1. Proof Automation with Large Language Models概览#xff1a;论文研究背景#xff1a;技术挑战#xff1a;如何破局…计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-09-30 目录 文章目录 计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-09-30目录1. Proof Automation with Large Language Models概览论文研究背景技术挑战如何破局技术应用 2. Investigating Layer Importance in Large Language Models摘要研究背景问题与挑战如何解决创新点算法模型实验效果推荐阅读指数推荐理由 3. The Impact of Large Language Models in Academia: from Writing to Speaking文章标题翻译摘要研究背景问题与挑战如何解决创新点算法模型实验效果重要数据与结论推荐阅读指数推荐理由 4. Are Large Language Models Good Essay Graders?摘要研究背景问题与挑战如何解决创新点算法模型实验效果重要数据与结论推荐阅读指数推荐理由 5. Past Meets Present: Creating Historical Analogy with Large Language Models摘要研究背景问题与挑战如何解决创新点算法模型实验效果推荐阅读指数推荐理由 6. Enhancing Advanced Visual Reasoning Ability of Large Language Models摘要研究背景问题与挑战如何解决创新点算法模型实验效果推荐阅读指数推荐理由 后记 1. Proof Automation with Large Language Models
M Lu, B Delaware, T Zhang - arXiv preprint arXiv:2409.14274, 2024 使用大语言模型做自动化证明
概览
本文研究了如何利用大型语言模型LLMs自动化地生成形式化证明。研究的主要成果是提出了一种名为PALM的新方法该方法结合了LLMs和符号方法通过生成-修复流程来自动化证明过程。PALM在包含超过10K定理的大型数据集上进行了评估结果表明PALM在证明定理方面显著优于其他最先进的方法成功证明了76.6%至180.4%更多的定理。此外PALM证明了1270个超出现有方法能力的定理并展示了其在不同LLMs上的泛化能力。
论文研究背景
随着软件系统复杂性的增加确保软件正确性变得至关重要。交互式定理证明器如Coq、Isabelle和Lean提供了一种强大的工具用于形式化地保证软件的正确性。然而使用这些工具需要大量的手动努力和专业知识。虽然LLMs已显示出在自动生成自然语言非形式化证明方面的潜力但在生成交互式定理证明器中的正式证明方面效果不佳。
技术挑战
LLMs在生成正式证明时面临挑战包括正确识别证明的高层结构但难以正确处理低层细节。此外LLMs生成的证明脚本经常因为细节错误而被拒绝。
如何破局
针对这些技术挑战PALM方法首先使用LLMs生成初始证明然后利用针对性的符号方法迭代修复低层问题。PALM依赖于四种修复机制针对在我们的形式研究中识别的常见错误类型。如果修复机制失败PALM使用回溯过程重新生成先前的证明步骤以尝试修复错误。
技术应用
PALM在CoqGym数据集上进行了广泛的评估该数据集包含来自27个开源Coq项目的13,137个定理。实验结果表明PALM在证明定理方面显著优于现有的方法并且可以证明更复杂的定理。PALM的潜在应用包括辅助软件开发、操作系统、分布式系统和其他需要形式化验证的领域。
2. Investigating Layer Importance in Large Language Models
Y Zhang, Y Dong, K Kawaguchi - arXiv preprint arXiv:2409.14381, 2024 https://arxiv.org/pdf/2409.14381 探究大型语言模型中各层的重要性
摘要
本研究旨在提高我们对大型语言模型LLMs的理解特别是通过调查LLMs中各个层的重要性。我们提出了一种高效的抽样方法使用Shapley值一种在特征归因和数据评估中广泛使用的解释框架来评估层的重要性。此外我们进行了层消融实验以评估排除特定层对性能的影响。研究发现某些早期层称为基石层对模型性能有显著贡献移除其中一个基石层可能导致模型性能大幅下降甚至降至随机猜测水平。相反移除非基石层通常只会导致边缘性能变化。
研究背景
大型语言模型LLMs在文本生成、翻译和理解任务上展现了前所未有的能力。然而LLMs的不透明性阻碍了它们在安全关键场景中的部署并限制了更好模型的发展。
问题与挑战
尽管LLMs取得了成功但它们仍存在诸如幻觉、偏见和不稳定的推理能力等问题。当神经网络出现错误或表现不佳时确定模型中负责这些问题的具体部分是非常有价值的。因此理解神经网络的内部工作机制和识别各个组成部分的作用是解决与LLMs相关挑战的关键。
如何解决
我们通过将Shapley值框架扩展到LLMs的层并采用高效的抽样方法来估计层的重要性。此外我们还进行了层消融实验来观察特定层对性能的影响。
创新点
提出了一种基于LLM层的接近度的高效抽样方法来估计层的Shapley值。通过层Shapley值与层消融相结合使用机制解释视角补充了传统的模型解释方法。在LLMs中识别出基石层这些层在许多任务中都有显著的贡献并且其缺失会导致模型性能的崩溃。
算法模型
Shapley值用于量化每个层对整体模型性能的贡献。层消融实验通过选择性地移除模型中的一个目标层并观察对各种任务性能的影响。
实验效果
Shapley值结果显示了几个层通常是早期层在所有任务中对模型性能有显著贡献。层消融结果移除一个基石层会导致模型性能立即下降到随机猜测水平而移除其他层只会导致微小的性能下降。重要数据与结论基石层通常位于模型的开始部分而移除这些层通常会导致模型性能大幅下降。
推荐阅读指数
8/10
推荐理由
这篇论文为理解大型语言模型中不同层的作用提供了新的视角特别是通过引入Shapley值和层消融实验来揭示基石层的重要性。这对于希望优化LLMs架构和提高模型解释能力的研究人员来说是非常有价值的。
3. The Impact of Large Language Models in Academia: from Writing to Speaking
M Geng, C Chen, Y Wu, D Chen, Y Wan, P Zhou - arXiv preprint arXiv:2409.13686, 2024 https://arxiv.org/pdf/2409.13686 文章标题翻译
大型语言模型在学术界的影响从写作到演讲
摘要
大型语言模型LLMs正在对人类社会产生日益增长的影响特别是在文本信息方面。基于来自机器学习会议的30000多篇论文和1000多个演讲我们调查并比较了写作和演讲中使用的词汇这是首次大规模研究LLMs如何影响同一组人的两种主要语言交流和表达方式。我们的实证结果表明诸如“significant”这样的LLM风格词汇在摘要和口头演讲中的使用频率更高。对口语的影响开始显现并可能在未来增长这提醒我们要注意LLMs对人类社会的潜在影响和连锁效应。
研究背景
LLMs的快速发展和普及使越来越多的研究者关注到LLMs对社会的影响。本文聚焦于LLMs在学术界的影响特别是在写作和演讲方面。
问题与挑战
尽管LLMs在学术写作中使用和影响力的快速增长已被证实但很少有研究探讨LLMs在写作之外的影响。此外对于写作和演讲如何受到影响的相似性和差异性尤其是对于同一群人尚未有研究进行探索。
如何解决
通过分析最近机器学习会议的论文和演讲我们试图填补这一空白。我们还希望引起对LLMs潜在影响的关注即那些没有直接使用LLMs生成内容但通过接触此类内容而受到影响的人。
创新点
首次对LLMs对同一组人在写作和演讲中的影响进行了量化估计。通过比较不同会议的论文和演讲中的词汇使用揭示了LLMs对学术写作和口语的潜在影响。
算法模型
异常检测通过构建控制组来分析词汇频率的变化以确定目标词汇频率的变化是否异常。LLM模拟和影响估计通过比较LLM处理前后的文本对LLM的影响进行可靠估计。
实验效果
词汇频率分析发现某些词汇在2022年后的学术会议论文摘要和演讲中的使用频率显著增加。频率比分布通过与控制组比较发现LLM风格词汇的使用频率远高于平均水平。LLM模拟通过GPT-3.5处理后的摘要中这些词汇的使用频率显著增加。LLM影响估计2024年会议摘要中的LLM影响显著增加演讲中的影响虽然增加但不如摘要显著。
重要数据与结论
LLMs已经开始在AI领域引发范式革命改变了学术界的写作风格。尽管LLMs在机器学习会议演讲中的痕迹尚处于初期阶段但在学术写作中的影响已经非常明显并可能在未来变得更加深刻。
推荐阅读指数
7/10
推荐理由
这篇论文提供了对LLMs在学术界写作和演讲中影响的深入分析对于理解LLMs如何改变人类的交流方式具有重要意义。
4. Are Large Language Models Good Essay Graders?
A Kundu, D Barbosa - arXiv preprint arXiv:2409.13120, 2024 https://arxiv.org/pdf/2409.13120 大型语言模型是否是优秀的作文评分员
摘要
本文评估了大型语言模型LLMs在评估文章质量方面的有效性特别关注它们与人工评分的一致性。具体来说我们评估了 ChatGPT 和 Llama 在自动作文评分AES任务中的表现这是自然语言处理NLP在教育领域的一项关键应用。我们考虑了零样本和少样本学习以及不同的提示方法。我们使用 ASAP 数据集一个著名的 AES 任务基准来比较 LLMs 提供的数值分数与人工评分员提供的分数。我们的研究表明与人工评分员相比LLMs 通常给出较低的分数并且这些分数与人工评分的一致性不高。特别是ChatGPT 倾向于比 Llama 更苛刻与人工评估的一致性更差。我们还尝试了以前 AES 方法中常用的一些文章特征包括长度、连接词和过渡词的使用以及可读性指标包括拼写和语法错误的数量。我们发现通常这些特征与人工或 LLMs 分数的相关性都不强。我们指出其中一些特征与评分标准密切相关包括 ASAP 数据集中的标准这表明人工评分员在评分时经常忽略了评分标准的某些方面。实际上我们观察到一般来说无论拼写和语法错误如何较长的文章使用更多的连接词往往会获得更高的分数。另一方面两种 LLMs 不仅能够可靠地检测到拼写和语法错误而且在计算分数时似乎也会考虑这些错误这进一步使它们与人工评分拉开了距离。最后我们报告了 Llama-3 的结果总体上表现更好这是意料之中的。总体而言虽然 LLMs 似乎不是人工评分的合适替代品但我们的结果对于它们未来作为辅助人类评分书面文章的工具是有些鼓舞人心的。
研究背景
由学生评估组成的论文写作在教育中起着关键作用它为洞察学生的文本理解、批判性思维和沟通技能提供了见解。写作好的论文要求学生清晰、连贯地表达他们的想法展示他们对主题的理解以及构建逻辑论证的能力。传统的论文评分大多由人工评分员完成但这种方法在现代教育环境中面临挑战尤其是在远程教育中远程教育促进了学习的民主化。此外全球教师短缺是一个真实且日益严重的问题。
问题与挑战
人工评估耗时且费力可能导致评分员疲劳和不一致性。人们越来越关注如何有效地自动化论文评分过程以减轻教育者的负担并提供更一致、高效的评估。
如何解决
研究者们探索了使用大型语言模型LLMs作为自动作文评分AES工具的可能性。这些模型在处理和理解人类语言方面表现出色能够在没有明确训练的情况下完成各种语言任务。
创新点
直接比较了 LLMs 在 AES 任务中的表现与人工评分员的评分特别是在教育领域的应用。考虑了零样本和少样本学习以及不同的提示方法来评估 LLMs 在 AES 任务中的性能。分析了 LLMs 分数与多种文章特征之间的相关性包括文章长度、连接词使用、可读性指标和语言错误。
算法模型
LLMs评估了两个流行的 LLMsChatGPT 和 Llama作为自动作文评分工具。ASAP 数据集使用 ASAP 数据集一个著名的 AES 任务基准来比较 LLMs 提供的数值分数与人工评分员提供的分数。
实验效果
LLMs 通常给出比人工评分员更低的分数并且这些分数与人工评分的相关性不强。ChatGPT 比 Llama 更苛刻与人工评估的一致性更差。LLMs 能够可靠地检测到拼写和语法错误并且在计算分数时考虑这些错误。Llama-3 的结果总体上表现更好。
重要数据与结论
LLMs 的分数与人工评分的相关性不强表明它们在评估作文质量时可能无法完全替代人工评分员。LLMs 在检测语言错误方面表现出色但它们在评估文章的逻辑和论证质量方面可能不如人工评分员。
推荐阅读指数
7/10
推荐理由
这篇文章为理解大型语言模型在教育评估领域的应用提供了有价值的见解尤其是在自动作文评分任务中。它揭示了 LLMs 在评分一致性和准确性方面的潜力和局限性。
5. Past Meets Present: Creating Historical Analogy with Large Language Models
N Li, S Yuan, J Chen, J Liang, F Wei, Z Liang, D Yang… - arXiv preprint arXiv …, 2024 过去与现在相遇利用大型语言模型创造历史类比
摘要
本文探讨了历史类比的获取任务即寻找与给定事件相似的历史事件。研究者们基于不同的大型语言模型LLMs探索了检索和生成方法来获取历史类比并提出了一种自我反思方法来减少LLMs生成历史类比时的幻觉和刻板印象。通过人工评估和特别设计的自动多维评估研究发现LLMs在历史类比方面具有很好的潜力并且可以通过使用自我反思方法进一步提高模型性能。
研究背景
历史类比是一种重要的能力它通过比较已知的过去事件和当代不熟悉的事件来帮助人们做决策和理解世界。然而人们发现找到合适的历史类比是有难度的以往的AI研究也忽略了这一点。
问题与挑战
如何自动生成具有历史意义的类比。如何确保生成的历史类比既准确又具有启发性。如何减少大型语言模型在生成历史类比时可能出现的错误信息和刻板印象。
如何解决
研究者们提出了基于LLMs的两种主要方法数据集检索方法和自由生成方法。此外还引入了自我反思框架包括候选生成器和答案反思器以迭代过程生成历史类比。
创新点
提出了历史类比获取任务并基于LLMs探索了检索和生成方法。开发了一种新的自动多维评估指标从认知角度评估历史类比。提出了自我反思方法以减少LLMs生成历史类比时的幻觉和刻板印象。
算法模型
数据集检索方法使用LLMs从指定数据集中检索历史事件。自由生成方法指导LLMs自主生成类似的历史事件。自我反思方法包括候选生成器和答案反思器两个模块通过迭代过程生成历史类比。 实验效果
流行类比LLMs在流行类比上的表现优于一般类比。自由生成方法与数据集检索方法相比自由生成方法平均提高了0.25。自我反思方法在两种开源和封闭源模型上都取得了最高结果。人工评估自我反思方法获得了最高的排名分数和最优选择的百分比。 推荐阅读指数
★★★★☆
推荐理由
这篇文章在AI领域具有创新性特别是在利用大型语言模型进行历史类比生成方面。对于对AI、历史类比、文本生成感兴趣的研究者和开发者来说这是一篇值得一读的论文。
6. Enhancing Advanced Visual Reasoning Ability of Large Language Models
Z Li, D Liu, C Zhang, H Wang, T Xue, W Cai - arXiv preprint arXiv:2409.13980, 2024 https://arxiv.org/pdf/2409.13980 提升大型语言模型的高级视觉推理能力
摘要
本文提出了一种新的方法名为复杂视觉推理大型语言模型CVR-LLM旨在结合视觉-语言模型VLMs的视觉感知能力和大型语言模型LLMs的广泛推理能力。CVR-LLM通过将图像转化为详细的、上下文感知的描述并利用LLMs的文本知识进行准确预测无需额外训练。此外提出了一种新的多模态即时学习ICL方法来增强LLMs的上下文理解和推理能力。实验结果显示CVR-LLM在多个复杂视觉推理任务中达到了最先进的性能。
研究背景
随着视觉-语言VL研究的进展对模型进行复杂视觉推理的能力提出了新的挑战。传统的VL模型在视觉感知任务上表现良好但在复杂推理场景中表现不佳。相反大型语言模型LLMs表现出强大的文本推理能力但缺乏视觉敏锐性。
问题与挑战
如何结合VLMs的视觉感知能力和LLMs的文本推理能力。如何有效地利用图像的详细描述来增强LLMs的推理过程。如何在不增加额外训练成本的情况下提高模型在复杂视觉推理任务上的性能。
如何解决
提出了一种基于“VLMs LLMs”概念的新方法通过迭代自优化循环将图像转化为上下文感知的图像描述。开发了一种新的多模态即时学习ICL方法增强了LLMs在复杂多模态环境中的推理能力。引入了链式比较Chain-of-Comparison, CoC技术以更细致地评估抽象概念。
创新点
提出了CVR-LLM框架将图像转化为详细的、上下文感知的描述无需额外训练即可利用LLMs的知识进行推理。开发了一种新的多模态即时学习ICL方法提高了LLMs在复杂视觉推理任务中的性能。引入了CoC技术提供了一种新的评估抽象概念的方法。
算法模型
上下文感知图像描述CaID通过迭代自优化循环生成详细的图像描述。复杂视觉推理即时学习CVR-ICL通过评估相关案例并选择适合的复杂多模态示例来增强LLMs的上下文理解和推理。
实验效果
在WinoGAViL、Winoground、Whoops、VCR和NYCCC五个复杂视觉推理任务上达到了最先进的性能。实验结果显示CVR-LLM在多个任务中的表现超过了现有的SOTA模型。
推荐阅读指数
★★★★☆
推荐理由
这篇文章提出了一种创新的方法来提升大型语言模型在复杂视觉推理任务中的性能对于从事视觉-语言研究和多模态学习的研究人员和开发者来说这是一篇值得一读的论文。 后记
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