大多数现有的知识图应答(KGQA)方法是为特定kg设计的,例如wikidata,dbpedia或freebase。由于基础图模式的异质性,拓扑和断言,如果没有资源密集型培训数据,大多数KGQA系统就无法转移到看不见的知识图(KGS)。我们提出了一种新型的大型语言模型(LLM)基于KGQA的方法,其两阶段架构将语义解析与KG依赖性相互作用分开 ...
变形金刚能否在需要处理不同级别难度的示例的问题上有效地概括?我们引入了一项针对不同复杂性评估概括的新任务,并提出结果表明标准 Transformer 在解决这些任务方面面临挑战。这些任务是张(2021)先前引入的指针值检索的变体 ...
当前的大型语言模型(LLMS)通常是为广泛的通用应用而设计的,而特定领域的LLM,尤其是在诸如医学之类的垂直领域,仍然相对较少。特别是,由于医学知识的复杂性和高质量数据的可用性,医疗领域高效和实用的LLM的开发是具有挑战性的。为了弥合这一差距,我们介绍了Baichuan-M1,这是一系列针对医疗应用优化的大型语言模型 ...
奖励模型(RMS)对于使大语言模型(LLM)与人类期望保持一致至关重要。但是,现有的RMS难以捕获人类偏好的随机性和不确定性质,并且无法评估奖励预测的可靠性。为了应对这些挑战,我们介绍了不确定性感知的奖励模型(URM)及其合奏变体Urme ...
很少有课堂学习(FSCIL)是一个具有挑战性的问题,因为在新课程中,每个新颖的课程都只能访问少数培训样本。固定主链或调整在上一次课程中训练的分类器原型不可避免地会导致旧类的功能和分类器之间的错位,这解释了众所周知的灾难性遗忘问题。在本文中,我们在FSCIL中处理了受到最近发现的名为Neural Collapse的现象的启发的FSCIL的这一未对准困境,该现象揭示了同一阶级的最后一层特征将崩溃到顶点 ...
通过使用奖励模型将大型语言模型(LLM)与人类偏好保持一致的关键方法,从人类反馈中学习(RLHF)已成为一种关键方法。但是,传统奖励模型通常会产生点估计,这过度简化了人类价值观和偏好的多样性和复杂性。在本文中,我们介绍了分位数奖励模型(QRMS),这是一种新颖的奖励建模方法,可以在奖励上学习分布而不是单个标量值 ...
灵感来自正规彩票假设(RLTH),该假设(RLTH)假设在密集网络中存在平稳(非二元)子网,以实现密集网络的竞争性能,我们提出了几个播放类增量学习(FSCIL)方法。至as \ emph {soft-subnetworks(softnet)}。我们的目标是逐步学习一系列会议,每个会议在每个课程中只包括一些培训实例,同时保留了先前学到的知识。软网络在基本训练会议上共同学习模型的权重和自适应非二进制软 ...
实时语音互动是人机合作的基本接口,具有巨大的潜力。但是,当前的开源模型面临着诸如语音数据收集的高成本,动态控制中的弱点和智力有限的限制。为了应对这些挑战,本文介绍了Step-Audio,这是第一个可以生产的开源解决方案 ...