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lms论文前沿信息_hp之lmss双重生(2024年12月实时热点)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-12-03

lms论文

【SafeBench：多模态大模型安全评估框架，揭示MLLM安全隐患】过去一年，以 GPT-4V、GPT-4o 为代表的多模态#大型语言模型# （Multimodal Large Language Models，MLLMs）取得了前所未有的进展。通过将大语言模型进行扩展为支持多模态输入或输出的模型，使其在图像描述、视觉问答等多项任务中展现了巨大的潜力。但另一方面，由于多模态数据的复杂性、不一致性等原因，这些模型在生成内容时，容易出现偏离原意的情况，甚至输出有害内容，这使得对 MLLMs 进行安全性评估变得尤为重要。针对这一问题，来自#北京航空航天大学# 、#中国科学技术大学# 、新加坡国立大学与新加坡南洋理工大学等的合作团队提出了 SafeBench，一种专门用于全面评估 MLLMs 安全性的框架。相关论文以《SafeBench：多模态大型语言模型的安全评估框架》（SafeBench: A Safety Evaluation Framework for Multimodal Large Language Models）为题发表在预印本网站 arXiv 上。此前，已经有部分研究针对 MLLMs 提出了一系列安全评估基准，但它们在数据质量和评估可靠性上仍存在明显的不足。戳链接查看详情：

LLM新基准！测因果推理今天，我们在GitHub上更新了8篇最新发表在arXiv上的论文。如果你对这些论文感兴趣，欢迎前往GitHub搜索llm-paper-daily，每日更新论文。如果觉得有帮助，别忘了点个𐟌Ÿ哦！ 𐟔 回到本文发表机构：MPI for Intelligent Systems, University of Washington 人工智能和因果推理领域的科学家们一直在寻找一种能够轻松进行合理因果推理并回答大规模因果问题的机器。近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域引起了范式转变。尽管LLMs在复杂性能上已经取得显著进步，但它们在进行正规因果推理和精准地回答因果问题方面仍有局限性。特别是它们是否采用了摊销的因果推理（一种在机器学习中基于以往经验对新情况做出快速推断的机制）无法适用于所有场景，尤其是那些摊销偏差可能失败的反常识和无意义的因果关系案例。 𐟏… 核心贡献为了评估LLMs的因果推理能力，论文提出了CLADDER数据集和CAUSALCOT思维路径提示策略。挑战1：如何系统地测试和评估LLMs的正规因果推理能力为了解决这个挑战，论文提出了CLADDER数据集。这个数据集的独特之处在于，它以自然语言提出的因果问题都以符号问题和真实答案为基础，由一个符合Pearl因果推理方法的因果推导引擎（CI Engine）衍生而来。CLADDER基于一系列的因果图和三个因果关系层阶（联合、干预、反事实）构建了超过10000个因果问题。挑战2：如何引导LLMs进行正确的因果推理并解决复杂的因果问题论文启用了CAUSALCOT这一思维路径提示策略，灵感来自CI引擎。该策略要求LLM提取问题中的因果图、因果查询和可用“数据”（例如条件或干预概率）并输出正确的因果推断。实验结果表明CAUSALCOT提高了LLMs在CLADDER上的表现。总结这项研究通过CLADDER数据集和CAUSALCOT思维路径提示策略，测试和分析大型语言模型（LLMs）在正规因果推理上的能力。实验突显了LLMs的局限，并为未来研究提出了方向。

[LG]《A Little Help Goes a Long Way: Efficient LLM Training by Leveraging Small LMs》A S Rawat, V Sadhanala, A Rostamizadeh, A Chakrabarti... [Google Research] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

OneLLM：多模态理解的统一框架随着大型语言模型（LLMs）在学术界和工业界的流行，它们在语言理解和推理方面的潜力逐渐显现。研究者们开始探索将LLMs应用于多模态任务，如视觉-语言学习、音频和语音识别、视频理解等。然而，现有的多模态大型语言模型（MLLMs）严重依赖于特定于模态的编码器，这些编码器通常在架构上不同并且局限于常见的模态。过去的研究中，MLLMs的构建通常需要对每个模态使用特定的编码器和投影模块，而这些编码器往往在架构上互不相同，需要花费大量的努力来将它们统一到单一框架中。此外，能够提供可靠性能的预训练编码器通常仅限于常用的模态，比如图像、音频和视频，这限制了MLLMs扩展到更多模态的能力。本文提出了一个统一的编码框架，旨在解决两个关键挑战：如何构建一个统一且可扩展的编码器 𐟌 现有的LLMs无法适应除最常用的几种模态外的更多模态。因此，关键在于构建一个能够处理广泛模态的统一和可扩展的编码器。论文的方法是通过启发于其他研究，证明了预训练的encoder可能不是必需的；而一个预训练得当的transformer可作为一个全模态通用的encoder。如何进一步提升模型的多模态理解和指令服从能力 𐟚€ 通过构建OneLLM，一个集成了8种不同模态的MLLM，论文使用了统一的编码器和投影模块，以及提出极具创新性的通用投影模块（UPM）和动态路由策略，以递进的方式将更多模态对齐到LLM。论文中提出的大规模多模态指令数据集，包含了图像、音频、视频等在内的8种模态，为模型提供了强大的多模态理解、推理和指令遵循能力。 OneLLM通过其统一的多模态编码框架和渐进式对齐管道，在推理和利用方面展示了强大的多模态理解和处理能力，并成功地处理了扩展多模态LLMs的挑战。

互联网分布式推理与微调大语言模型 𐟎Š覜𚯼š这篇论文的目的是什么？虽然大型语言模型（LLMs）在许多自然语言处理（NLP）任务中非常有用，但随着规模的扩大，它们变得更加强大（最佳的开源模型拥有超过500亿个参数）。然而，使用这些50B+模型需要高端硬件，这使得大多数研究人员难以接触到它们。因此，我们研究了如何在成本效率高的前提下进行推理和微调LLMs，并比较了本地和分布式策略。 𐟔砦–𙦳•：这篇论文使用了哪些技术或路线？我们发现，即使在消费级网络中，大型模型（50B+）也能在地理分布式设备上高效运行。这可能允许通过汇集多个研究小组和志愿者的闲置计算资源来有效运行LLM。我们解决了两个开放性问题：(1) 如果任何设备都可能突然断开连接，如何可靠地进行推理和微调；(2) 如何在硬件不均匀的设备之间分配LLMs，它们可以随意加入和离开。为此，我们开发了特殊的容错推理算法和负载均衡协议，自动分配设备以最大化整个系统的吞吐量。 𐟒ꠤ𜘥Š㥊🯼š这篇论文内容的优点和缺点优点：提供了一种新的分布式计算方法，使得LLMs能在消费级网络和非高端硬件上运行。开发了容错推理算法和负载均衡协议，提高了系统的健壮性和灵活性。 PETALS1——一个分散的系统，能够在互联网上运行Llama 2 (70B) 和 BLOOM (176B)，比传统的卸载方式快10倍。缺点：分布式计算方法可能会因网络延迟和连接不稳定而面临挑战。系统的实际应用可能需要跨越不同法律和技术标准，这对于实现全球化分布式计算网络是一个重大障碍。 𐟌ˆ 一句话总结：这篇论文提出了一种分布式策略，使得即便是参数超过500亿的巨型语言模型也能在全球范围内的普通网络和设备上得到高效的应用，彻底改变了LLMs的可接触性和应用范围。𐟌✨

Google AI让手机交互更智能 𐟎‰ 最近，Google发表了一篇令人振奋的论文，详细介绍了他们如何利用大型语言模型（LLMs）来提升手机上的语言交互体验。𐟓𑊊𐟒ᠤ𛖤𛬧š„目标是让智能助手能够更准确地理解和操作手机界面，特别是在与用户进行语音互动时。𐟗㯸 𐟔砤𛖤𛬩€š过将手机界面转换为HTML语言，使得LLMs能够轻松读取和理解界面内容。𐟓„ 𐟧 此外，他们还利用LLMs的推理能力，使其能够根据上下文生成中间结果，从而实现逻辑推理。𐟤– 𐟔젤𛖤𛬨🛨ጤ𚆥››个实验，展示了LLMs在不同任务中的出色表现：提出界面相关问题，例如火车时刻表上的信息输入需求。𐟚† 生成界面内容摘要，例如新闻阅读界面的主要功能介绍。𐟓𐊥›ž答关于界面的问题，如新闻标题和作者信息。𐟗㯸将用户命令翻译成界面操作指令，例如“打开Gmail”。𐟓犊𐟓ˆ 实验结果显示，LLMs能够高效地完成这些任务，且只需少量的训练数据。𐟘𒊊𐟌ˆ 这篇论文表明，通过LLMs，我们可以快速实现基于自然语言的交互，从而提升用户体验，特别是在无障碍设计方面。𐟘 𐟔ˆ‘认为这是一个充满前景的研究方向，期待未来更多创新。𐟚€

𐟔 破解大模型“幻觉”之谜！ 𐟤” 你是否曾被AI的“幻觉”困扰？大型语言模型（LLMs）虽然强大，但偶尔也会生成与事实不符的“幻觉”信息，这让我们对AI的信任大打折扣。 𐟓– 论文亮点：近日，一篇开创性论文提出了解决方案——ANAH数据集，专门用于识别和纠正LLMs的“幻觉”现象。该数据集涵盖4.3k个LLM响应，超过700个话题，且同时包含中文和英文数据，为研究者提供了丰富的资源。 𐟔적NAH数据集特色： - 全面性：约12k个句子级别的注释，确保数据的全面性和多样性。 - 双语特点：支持中文和英文，满足更广泛的研究需求。 - 细粒度注释：每个答案句子都经过详尽的注释，包括参考片段检索、幻觉类型判断和错误内容纠正。 𐟚€ 实验成果： - 性能对比：训练有素的生成性幻觉注释器在性能上可与GPT-4相媲美，且模型尺寸更小，资源成本更低。 - 泛化能力：在未见主题和未见问题测试集上，展示了良好的泛化能力。 𐟔œꦝ奱•望： - 数据集扩展：计划进一步扩大ANAH数据集的规模，覆盖更多主题。 - 模型泛化能力提升：致力于改进模型，以适应更多领域。 - 训练策略优化：探索新的训练策略，如半监督学习等，以提升模型性能。 𐟒젤𝠥﹁I的“幻觉”问题有何看法？欢迎在评论区分享你的见解！同时，点赞并关注我们，获取更多AI领域的最新动态！

结合大模型与逻辑编程语言的神经符号方法论文探讨了大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的革命性进展，同时也指出了它们在可靠和灵活推理方面存在的限制。这些限制主要源于LLMs的自回归架构，这种架构使得模型在预测下一个词时采用贪婪策略，限制了它们回溯和错误恢复的能力。为了解决这个问题，作者提出了一种神经符号学方法。这种方法通过提示LLMs从问题陈述中提取和编码所有相关信息作为逻辑代码语句，然后使用逻辑编程语言（如Prolog）进行显式演绎推理的迭代计算。实验结果显示，这种方法显著提高了LLMs在标准数学推理基准测试GSM8k和BIG-bench数据集中的Navigate数据集上的性能。此外，作者还引入了一个新数据集——非线性推理（NLR）数据集，该数据集包含55个独特的文字问题。这些问题针对LLMs的下一个词预测范式的缺点，需要复杂的非线性推理，但只需基本的算术技能即可解决。研究结果表明，集成Prolog使LLMs能够在NLR数据集上实现高性能，即使是最先进的语言模型（包括GPT4）也未能仅使用文本解决。在对比先前的研究工作时，作者指出，虽然允许LLMs调用外部工具（如计算器、解释器或外部数据集）的API可以提高它们在各种推理任务上的表现，但这些方法并没有充分解决LLMs固有的推理限制，也没有解决文本的线性特性，这可能限制了执行全面搜索、探索多个解决方案路径或回溯的能力。作者还提到了其他几种方法，包括LINC系统，它使用神经符号学过程将自然语言转换为一阶逻辑表达式，并通过符号定理证明器来确定结论的真值；Nye等人的工作，通过使用符号推理模块来检查生成文本与最小世界模型的逻辑一致性，提高了LLMs在故事生成和指令跟随任务中的性能；以及“思维程序”（PoT）方法，它将计算与推理和语言理解分开，让LLMs生成文本（作为注释）和编程语言语句来解决问题，将计算委托给程序解释器。通过在GSM8k、Navigate任务和NLR数据集上的实验，作者展示了他们的方法相对于纯文本CoT提示基线在所有问题上的均性能有显著提高，并使用多次尝试的推理算法来评估模型的鲁棒性和性能变化性。总结来说，这篇论文强调了将符号推理系统集成到LLMs的推理流程中，以提高它们在数学推理任务上的性能，并提出了一个新的NLR数据集，作为评估LLMs数学推理能力通用性的强有力基准。

LLM提速新招！草稿模型上线𐟔劰ŸŽŠ覜𚯼š这篇论文的目的在大型语言模型（LLMs）领域，如何让这些智能巨头思考得更快？这就是“推测性解码”登场的时刻！传统上，我们用一个小巧的草稿模型来预测目标模型的输出，从而提速。但如果草稿模型跟不上节奏，尤其是在输入文本多样或者和目标模型水平差距大时，那提速就成了空谈。这篇文章提出了“在线推测性解码”，让我们的草稿模型上线实时更新，迎接挑战！ 𐟔砦–𙦳•：这篇论文使用了哪些技术或路线核心点是这样的：利用LLMs服务集群里那些闲置的超强计算力，让一个或多个草稿模型学习实时用户查询数据。既然LLM的推理本质上是受内存限制的，那些多余的计算能力完全可以重新分配给草稿模型，让它们在线上复习，成本还是平的。𐟘Œ 由于LLM服务的查询分布相对简单，重训练能让草稿模型对目标模型的输出做出更准确的预测，特别是源自查询分布的数据。随着草稿模型的实时在线进化，它能实时与查询分布保持一致，有效减少分布偏移。 𐟒ꠤ𜘥Š㥊🯼š这篇论文内容的优点和缺点优点：草稿模型通过实时更新，提高了预测精度，加速了LLMs的推理速度。从0.1到0.65的令牌接受率大幅提升，意味着1.22㗥ˆ𐳮06㗧š„延迟降低。能够充分利用LLMs服务集群中的闲置计算资源，实现成本中性。缺点：在线更新草稿模型可能需要额外的管理和协调。对于那些查询分布复杂或者快速变化的服务，这种方法的效果可能会受到限制。 𐟌ˆ 一句话总结：这篇文章介绍了“在线推测性解码”，一种利用LLMs服务集群闲置资源，实时训练草稿模型，以提高其预测精度和加速模型推理的独到方法，为我们在追求智能速度的赛道上提供了新的动能！ 𐟏Ž️𐟒耀

语义压缩：扩展LLMs处理长文本的能力 𐟓š 动机：当前基于Transformer的大型语言模型（LLMs）在处理长文本时受到输入长度限制，这限制了它们在某些应用场景中的使用。本文提出了一种新颖的语义压缩方法，旨在扩展LLMs处理更长文本的能力，同时不增加显著的计算成本或需要进行微调。 𐟛 ️ 方法：论文提出的框架灵感来自信息论的源编码，使用预训练模型降低长输入文本的语义冗余，然后再将其传递给LLMs进行下游任务。这种方法能使LLMs在不增加大量计算负担的情况下处理长达原来6-8倍的文本。 ✅❌ 优劣势：优点：允许LLMs处理更长的文本，增强了模型的适用性。实验结果显示该方法在各种任务（如问答、摘要、少样本学习和信息检索）中有效扩展了LLMs的上下文窗口。在生成文本的流畅度上保持了一致性，同时减少了计算成本。缺点：语义压缩可能会导致一些细节信息的丢失，尤其是对于那些细节非常重要的任务。需要验证该方法在不同类型和质量的文本上的鲁棒性。 𐟌Ÿ 一句话总结：通过提出一种语义压缩方法，本文成功扩展了大型语言模型处理长文本的能力，实现了在保持文本生成流畅度的同时减少计算资源的消耗。

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