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2024-10-20 20:26:09

GPTDAOCN-e/acc on Nostr: 🌟 自我教学推理者 (STaR):通过迭代学习提升AI推理能力 🔍 ...

🌟 自我教学推理者 (STaR):通过迭代学习提升AI推理能力

🔍 介绍: 自我教学推理者 (STaR) 通过迭代生成、纠正和微调推理过程,提升AI在GSM8K和CommonsenseQA等任务上的表现,与更大型的模型相媲美。以下是具体实现:

实现步骤:
1️⃣ 从一个大型语言模型(如GPT-J)开始,准备一小部分带有推理过程的示例(例如数学问题)。
2️⃣ 使用少样本提示为数据集中的多个问题生成推理和答案。
3️⃣ 如果答案不正确,再次提示模型基于正确答案生成推理(提供“提示”)。
4️⃣ 在最初正确的推理和新纠正的“合理化”示例上微调模型。
5️⃣ 重复步骤2-4进行多次迭代(论文中为30-40次),逐步提高推理能力。

关键见解:
- 💡 STaR允许模型通过为最初不正确的答案生成推理来从错误中学习。
- 🤔 纠正后的答案对于学习过程至关重要。
- 💫 在GPT-J上的性能从5.8%提升到10.7%。
- 🛠️ 迭代方法可以减少对大量人工标注推理数据集的需求。
- 👴🏻 尽管论文稍显陈旧,但该方法依然有效。(参见搜索流)

这种方法展示了如何通过不断优化和纠正来提高AI模型的推理能力,为未来AI的发展提供了新的视角。
Author Public Key
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