网站什么时候恢复彩色,襄阳seo研究中心,网上商城互联网网站开发,石家庄网络公司招聘信息本文是LLM系列文章#xff0c;针对《Augmented Large Language Models with Parametric Knowledge Guiding》的翻译。 参数知识引导下的增强大型语言模型 摘要1 引言2 相关工作3 LLM的参数化知识引导4 实验5 结论 摘要
大型语言模型#xff08;LLM#xff09;凭借其令人印…本文是LLM系列文章针对《Augmented Large Language Models with Parametric Knowledge Guiding》的翻译。 参数知识引导下的增强大型语言模型 摘要1 引言2 相关工作3 LLM的参数化知识引导4 实验5 结论 摘要
大型语言模型LLM凭借其令人印象深刻的语言理解和生成能力显著提高了自然语言处理NLP。然而由于对相关数据的了解有限对于需要专业知识的特定领域任务它们的性能可能不太理想。此外大多数最先进的LLM只能通过API访问缺乏透明度阻碍了对域自定义数据的进一步微调。此外向LLM所有者提供私人数据会导致数据隐私问题。为了应对这些挑战我们提出了一种新的参数化知识引导PKG框架该框架为LLM配备了一个知识引导模块以便在不改变LLM参数的情况下访问相关知识。我们的PKG基于开源的“白盒”语言模型允许LLM所需的任何知识的离线存储。我们证明我们的PKG框架可以提高“黑匣子”LLM在一系列领域知识密集型任务中的性能这些任务需要事实7.9%、表格111.9%、医学3.0%和多模态8.1%知识。
1 引言
2 相关工作
3 LLM的参数化知识引导
4 实验
5 结论
在这项工作中我们提出了一种新的参数化知识引导PKG框架通过为“黑匣子”LLM配备知识引导模块来提高它们在特定领域任务中的性能。我们的方法允许在运行时访问相关知识而无需更改LLM的参数。实验证明了我们的PKG框架对各种领域知识密集型任务的有效性。 限制和未来工作。尽管我们的PKG在所提供的数据集上表现出了强大的性能但它们仍然可能存在幻觉错误导致提供不正确的背景知识。我们在附录E中提供了此类错误的例子。将我们的方法与检索方法相结合以提高生成忠实度是未来研究的一个有希望的方向。
