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Squad V2
Squad V2
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新研究探索用于自动提示优化的模块化和递归方法
两篇新研究论文介绍了优化大型语言模型提示的新方法。第一篇SAPO将提示分解为角色、上下文和任务等部分，从而进行有针对性的改进，以提高在各种基准测试中的性能。第二篇RLMOpt利用递归语言模型来驱动优化过程本身，从而在多个任务和基准测试中实现更高效、更有效的提示生成，其性能通常优于GEPA等现有方法。
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新的微调方法使深度神经网络适应ReRAM内存计算
研究人员开发了一种新的微调方法，用于将深度神经网络适应ReRAM基内存计算硬件的部署。该方法解决了ReRAM固有的I-V非线性和保持误差的挑战，这些挑战通常需要从头开始进行计算成本高昂的训练。所提出的技术将这些硬件非理想因素整合到微调过程中的正则化损失中，显著降低了开销，同时在包括ImageNet图像分类和SQuAD v2问答在内的各种模型和任务中保持了高精度。
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新框架优化LLM在抽取式问答中的使用
研究人员开发了一个学习延迟（Learning-to-Defer）框架，以提高使用大型语言模型（LLM）进行抽取式问答（EQA）的效率。该方法智能地将查询分配给专用模型，确保高置信度的预测，同时最大限度地降低计算成本。该框架在SQuADv1和TriviaQA等数据集上进行了测试，证明了其提高了答案的可靠性并显著降低了计算开销，使其适用于可扩展的EQA部署。