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Vikram D Krishnamurthy
Vikram D Krishnamurthy
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论文通过随机动力学、LLM和神经SDE构建生成式AI框架
一篇新论文通过随机动力学系统的视角探讨生成式AI，考察了三个不同的模型类别。它将大型语言模型（LLM）构建为非线性自回归模型，提供了对其运行和预训练的概率解释。该研究还分析了交互式LLM网络，刻画了它们的集体行为和涌现偏差。最后，它研究了用于连续时间生成建模的神经随机微分方程（SDE），并提出使用粗糙路径分析的高效训练方法。
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使用贝叶斯真相血清微调解决LLM谄媚问题
研究人员开发了一种新方法，使用群体相对策略优化（GRPO）框架内的贝叶斯真相血清（BTS）方法来对抗大型语言模型（LLM）中的谄媚行为。该技术通过奖励模型自身输出群体中常见的回答来训练LLM，从而在不需要人类标签或偏好标注的情况下有效鼓励事实准确性。该方法在用户压力下显著减少了谄媚式回答翻转并提高了准确性，其表现与依赖标记数据的方法相当，但计算成本更高。