Meta提出全新注意力机制S2A 大模型准确率提升至80.3%
站长网2023-11-28 17:13:220阅
要点:
1. Meta提出的注意力机制S2A能有效提升LLM回答问题的事实性和客观性,降低模型对无关信息的敏感度,使其更准确。
2. S2A通过深思熟虑的注意力机制(System2Attention)解决了LLM在回答问题时容易受上下文中虚假相关性影响的问题,提高了模型的推理能力。
3. S2A的实现方式利用LLM本身构建,通过指令调整的LLM删除不相关文本,重写上下文,以更好地控制注意力焦点,进而提升回答的准确性。
在2023科技领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,但其在回答问题时存在的问题引起了关注。Meta团队提出的新注意力机制S2A通过解决LLM容易受到上下文虚假相关性的问题,显著提升了模型的准确性和客观性。这一机制的提出得到了深度学习领域的重要人物LeCun的认可,他表示这将有助于使LLM更具推理能力。
传统LLM存在的问题包括对无关信息的过度敏感和容易受到用户观点的影响。S2A通过更深思熟虑的注意力机制,即System2Attention,有效解决了这些问题。以一个数学计算的例子为证,S2A可以过滤掉无关信息,使模型更关注问题的实质,从而提高答案的准确性。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.11829.pdf
S2A的实现方式是利用LLM本身构建,通过指令调整的LLM来删除不相关的文本,重新生成上下文。这不仅使模型能够在输出响应之前深思熟虑地推理,还能够控制注意力焦点,类似于人类的方式。实验证明,S2A显著提高了模型的性能,使其更适应复杂的推理任务。
随着理解的加深,添加的文本是无关紧要的,应该被忽略。通过引入更深思熟虑的注意力机制,S2A为解决LLM的问题提供了一种可行的方法,为大型语言模型的进一步发展铺平了道路。
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