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Suze Van Adrichem
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新的“提示缩放定律”改进了AI模型训练预测
研究人员引入了“提示缩放定律”，以提高大型模型训练运行的预测准确性。该方法利用特权信息创建更简单的基准测试版本，确保即使是较小的模型也能获得高于零的分数，并提供更清晰的外推趋势。该技术显著减少了GSM8K、AIME和HLE等基准测试的预测误差，并且需要更少的测试示例来区分模型性能。
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新研究揭示语言模型在一致性时间编码方面存在困难
arXiv上的一篇新论文研究了语言模型如何编码当前年份，发现模型在一致性时间推理方面存在困难。研究人员开发了两个任务来探究这一点：一个使用动词时态的联想任务和一个直接询问年份的陈述任务。虽然经过指令微调的模型可以在其训练数据截止日期的一年内估算出当前年份，但它们在联想任务和陈述任务上的内部机制存在显著差异。通过提示、监督微调（SFT）或权重编辑来更新当前年份的尝试，在同时改变这两种认知方面均未取得成功，这凸显了让语言模型在时间上保持最…