LLM准确率飙升27%!谷歌DeepMind提出全新「后退一步」提示技术
LLM准确率飙升27%!谷歌DeepMind提出全新「后退一步」提示技术谷歌DeepMind全新提示技术「Step-Back Prompting」,让LLM性能拉满!
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谷歌DeepMind全新提示技术「Step-Back Prompting」,让LLM性能拉满!
如何以计算方式,思考人工智能、宇宙和一切? 近日,著名的英国科学家Stephen Wolfram在TED 18分钟的演讲中,分享了自己对这个问题的看法。
大型语言模型能力惊人,但在部署过程中往往由于规模而消耗巨大的成本。华盛顿大学联合谷歌云计算人工智能研究院、谷歌研究院针对该问题进行了进一步解决,提出了逐步微调(Distilling Step-by-Step)的方法帮助模型训练。
谷歌DeepMind团队最新发现,用这个新“咒语”(Take a deep breath)结合大家已经熟悉的“一步一步地想”(Let’s think step by step),大模型在GSM8K数据集上的成绩就从71.8提高到80.2分。