微型GPT模型存在两跳诅咒,身份桥接示例效果有限
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微型GPT模型存在两跳诅咒,身份桥接示例效果有限
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AI 综述
Utkarsh Mangal 的实验表明,一个学习了两个独立事实的微型GPT模型,无法在测试中将它们组合起来回答新问题,准确率为0%。 当为部分或全部桥接实体添加身份桥接示例后,模型在训练初期能正确回答部分组合问题,但准确率随后会下降至7%-15%。
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最新进展11月5日 20:00
为什么一个微型 GPT 可以知道两个事实却无法将它们联系起来报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
11月5日
- Towards Data Science为什么一个微型 GPT 可以知道两个事实却无法将它们联系起来
一个 4 层、宽度 128、4 个注意力头的微型 GPT 模型在训练数据中学习了两个独立事实后,仍无法在测试中将它们组合成新问题的答案。在未添加身份桥接示例的情况下,模型对所有 600 个测试问题的准确率为 0%。当为 25%、50% 或全部桥接实体添加身份桥接示例后,模型在训练初期能正确回答部分组合问题,但随着训练继续,准确率逐渐下降至 7%-15%。
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