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Tianxin Wei
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AdaFuse框架通过自适应集成提升大型语言模型性能
研究人员推出AdaFuse，一个旨在通过解码过程中的自适应集成来提升大型语言模型（LLMs）性能的新框架。与使用固定融合策略的现有方法不同，AdaFuse根据解码上下文动态选择合适的融合单元，实现中途生成适应。该框架采用基于不确定性的标准来决定何时进行集成，并调用一种感知多样性的缩放策略来探索替代性续写并提高集成质量。实验表明，AdaFuse在问答、算术推理和机器翻译等各种任务上始终优于强大的集成基线，平均相对提升了6.88%。
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CoFiRec 框架通过粗粒度到细粒度的分词增强生成式推荐
研究人员推出 CoFiRec，一个旨在更好地捕捉用户不断变化意图的新型生成式推荐框架。与以往将所有物品属性压缩到单一嵌入中的模型不同，CoFiRec 将物品信息分解为多个语义级别，从广泛的类别到详细的描述。这种方法允许模型从粗粒度到细粒度生成物品标记，逐步理解用户兴趣。实验表明，CoFiRec 在多个基准测试中优于现有方法，为生成式推荐提供了新的视角。