Nvidia推新的AI法 在段就引入「思考程」
Nvidia的研究近日提出一全新的大型言模型(Large Language Models, LLMs)方法,能在模型的段就培出「推理思考」能力,覆了既有AI架的思,AI推理能力正「後期微」向「前期建」,或重塑下一代生成式AI的基。
Nvidia的研究近日提出一全新的大型言模型(Large Language Models, LLMs)方法,能在模型的段就培出「推理思考」能力,覆了既有AI架的思,AI推理能力正「後期微」向「前期建」,或重塑下一代生成式AI的基。
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Nvidia的研究近日提出一全新的大型言模型(Large Language Models, LLMs)方法,能在模型的段就培出「推理思考」能力,覆了既有AI架的思。(/NVIDIA)[/caption]
延伸:
有的大型言模型,如ChatGPT或Claude,多在初期透大量文本言,在完成言建模後,外透微(fine-tuning)或提示工程(prompt engineering)提升推理能力,流程致模型「懂言但不懂」,能回答法正的句子,法真正模人的思考程。
Nvidia研究提出的方法,是在段就引入「思考程」的模。具而言,模型不只是下一字,而是同生成部的「思考」(internal reasoning traces),AI在理解容主推演、整其推理,作法可被模型注入「在制」,AI不再只是被出答案,而能在程中思考。
初步示,使用方法的言模型,在推理、程式、甚至文字理解等多基中,均示出著步,特是在需要多步推理(multi-step reasoning)的任上表最突出。
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- 者:天心
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