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Yifan Zhang
Yifan Zhang
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离散 Transformer 从模型权重中提取算法
研究人员开发了一种“离散 Transformer”架构，旨在从训练好的模型中提取可解释的算法。这种方法解决了标准 Transformer 中表示纠缠的挑战，在标准 Transformer 中，重叠的特征会阻碍符号表达式的恢复。通过温度退火采样引入离散性，离散 Transformer 促进了人类可读程序的合成，在离散任务上的性能与现有方法相当，并将提取能力扩展到具有连续中间计算的任务。该架构还提供了对合成程序的细粒度控制，为算法提取和 …
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新基准测试大语言模型在有机化学推理能力
研究人员推出 oMeBench，一个旨在评估大型语言模型有机机理推理能力的新基准。该基准包含超过 10,000 个带注释的机理步骤和一个名为 oMeS 的动态评估框架，用于进行细粒度评分。初步分析显示，尽管当前的大语言模型表现出一定的化学直觉，但它们在一致的多步推理方面存在困难，尽管在该数据集上进行微调可显著提高性能。