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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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先了解这件事

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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报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月5日
  1. 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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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。