
北大、清华、UvA、CMU等联合发布:大模型逻辑推理能力最新综述
北大、清华、UvA、CMU等联合发布:大模型逻辑推理能力最新综述当前大模型研究正逐步从依赖扩展定律(Scaling Law)的预训练,转向聚焦推理能力的后训练。鉴于符号逻辑推理的有效性与普遍性,提升大模型的逻辑推理能力成为解决幻觉问题的关键途径。
来自主题: AI技术研报
6639 点击 2025-05-08 10:50
当前大模型研究正逐步从依赖扩展定律(Scaling Law)的预训练,转向聚焦推理能力的后训练。鉴于符号逻辑推理的有效性与普遍性,提升大模型的逻辑推理能力成为解决幻觉问题的关键途径。
近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)受到学术界和工业界的广泛关注,得益于其在各种语言生成任务上的出色表现,大语言模型推动了各种人工智能应用(例如ChatGPT、Copilot等)的发展。然而,大语言模型的落地应用受到其较大的推理开销的限制,对部署资源、用户体验、经济成本都带来了巨大挑战。
去年,在加速大语言模型推理层面,我们迎来了一个比推测解码更高效的解决方案 —— 普林斯顿、UIUC 等机构提出的 Medusa。如今,关于 Medusa 终于有了完整技术论文,还提供了新的版本。
用大模型解决困扰数学家60多年的问题,谷歌DeepMind最新成果再登Nature。
大语言模型(LLM)被越来越多应用于各种领域。然而,它们的文本生成过程既昂贵又缓慢。这种低效率归因于自回归解码的运算规则:每个词(token)的生成都需要进行一次前向传播,需要访问数十亿至数千亿参数的 LLM。这导致传统自回归解码的速度较慢。