保定哪里做网站,wordpress读法,做网站要先买域名吗,樱花大黄云服务器近日#xff0c;微软研究和清华大学的研究人员共同提出了一种名为“Skeleton-of-Thought#xff08;SoT#xff09;”的全新人工智能方法#xff0c;旨在解决大型语言模型(LLMs)生成速度较慢的问题。
尽管像GPT-4和LLaMA等LLMs在技术领域产生了深远影响#xff0c;但其处…近日微软研究和清华大学的研究人员共同提出了一种名为“Skeleton-of-ThoughtSoT”的全新人工智能方法旨在解决大型语言模型(LLMs)生成速度较慢的问题。
尽管像GPT-4和LLaMA等LLMs在技术领域产生了深远影响但其处理速度的不足一直是一个制约因素特别是在对延迟敏感的应用中如聊天机器人、协同驾驶和工业控制器。SoT方法与传统的性能提升方法不同它不对LLMs进行复杂的修改而是将其视为黑匣子并侧重于优化输出内容的组织结构。 项目地址https://github.com/imagination-research/sot/
SoT引入了一个独特的两阶段过程首先引导LLM构建答案的骨架然后在第二阶段使LLM同时扩展骨架中的多个要点。这一方法不仅提高了LLMs的响应速度还在不需要对模型架构进行复杂调整的情况下实现了这一目标。
为了评估SoT的有效性研究团队对12个不同领域的模型进行了广泛测试使用了Vicuna-80数据集其中包含了来自编码、数学、写作和角色扮演等各个领域的问题。
通过使用FastChat和LLMZoo的度量标准研究团队观察到SoT在八个模型上实现了1.13x到2.39x的速度提升而且这些提升并没有牺牲答案质量。这表明SoT不仅可以显著提高响应速度还能够在各种问题类别中保持或提升答案质量。
因此SoT方法为解决LLMs速度较慢的问题提供了一种有前景的解决方案。研究团队的创新方法将LLMs视为黑匣子并专注于数据级别的效率优化为加速内容生成提供了新的视角。通过引导LLMs构建答案的骨架然后进行并行扩展SoT有效地提高了响应速度为人工智能领域的动态思维过程开辟了新的探索方向鼓励向更高效、更多才多艺的语言模型发展。
