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Multiple Choice Question Answering in the Legal Domain Using Reinforced Co-occurrence
Multiple Choice Question Answering in the Legal Domain Using Reinforced Co-occurrence
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级联批处理提示提高了LLM的推理效率和性能
研究人员推出了一种新颖的两阶段方法——级联批处理提示（Cascaded Batch Prompting），以提高大型语言模型推理的效率和可预测性。该方法将复杂的推理与符号接地分开，解决了传统批处理提示性能不一致的问题。实验表明，级联批处理提示优于标准的单提示基线，并实现了与批处理大小相匹配的速度提升，在效率和性能的帕累托前沿设定了新的最先进水平。
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LLM校准研究提出新方法以提高基准可比性和域外泛化能力
两篇新研究论文提出了改进大型语言模型（LLM）校准的方法。第一篇论文介绍了一个基于项目反应理论（IRT）的框架，该框架使用锚点项目来校准新基准，即使模型在不同数据集上随时间进行评估，也能实现可比的分数。第二篇论文提出了一种双层优化方法，在训练过程中修改模型参数以最大化预测分布的熵，直接针对过度自信问题并提高域外泛化能力。