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truthful新上映_truthfully是什么意思(2024年11月抢先看)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

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#大模型日报# ai前沿动态【大型语言模型中记忆和推理能力的解缠】链接：论文概述：本文提出了一种将大型语言模型推理过程分解为记忆回忆和推理两个步骤的新范式，通过引入特殊标记提高了模型的可解释性和性能，并在多个基准数据集上取得了优异的成果，尤其是在TruthfulQA数据集上超越了GPT-4o，这对于提高LLM的可靠性具有重要意义。

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#大模型日报# ai前沿动态【HaloScope：利用未标记LLM生成进行幻觉检测】链接：论文概述：大语言模型可能生成误导性或虚构的信息(幻觉)，这引发了对可信度的担忧。检测幻觉对维持语言模型生成内容的可信度至关重要。主要挑战在于缺乏标注的真实/幻觉数据。本文提出HaloScope框架，利用部署后自然出现的无标注语言模型生成数据。 HaloScope通过在语言模型激活中识别幻觉子空间来估计无标注数据的成员身份。与子空间分量对齐的样本可能是幻觉。在成员身份估计的基础上训练真实性分类器。这避免了人工标注，提供了灵活性。实验显示，与基线相比，HaloScope在TRUTHFULQA数据集上将检测精度提升10.69%，大幅领先。HaloScope建立了利用无标注数据进行幻觉检测的新范式，展示了这种方法在实际应用中的可行性。

结合语境背单词，效率翻倍！今天给大家分享一个超级实用的小技巧，结合语境背单词，真的能大大提高效率哦！𐟒ኊ【今日生词】 ✅ when - 副词：什么时候，何时；介词：在…时候；连词：既然，虽然；代词：什么时候，何时；名词：时候；从句：在…时候 ✅ of - 介词：关于，属于；缩写：古法语 ✅ create - 动词：创造，创作，引起，产生 ✅ describe - 动词：描述，形容，把…称为，沿…形状移动 ✅ shot - 名词：开枪，射击，射门，发射，照片，镜头，尝试，努力，一小口；动词：shoot的过去式和过去分词，给…装弹 ✅ plug - 名词：插头，塞子；动词：堵塞，填塞 ✅ truthful - 形容词：诚实的，讲真话的，坦率的，真实的 ✅ manage - 动词：管理，控制，能对付，完成（困难的事），执行 ✅ largely - 副词：多半，在很大程度上，主要地 ✅ scenery - 名词：风景，景色，风光，舞台布景 ✅ booth - 名词：小房间，公用电话亭，岗亭，售货棚，货摊 ✅ justify - 动词：证明…正确，为…辩解，有充分理由，证明…无罪 ✅ profitable - 形容词：有益的，有用的，能盈利的 ✅ secondary - 形容词：次要的，从属的，中等教育，间接引发的，继发性的，次生的【生词本】 ⭐️ terminator - 名词：终止者，终结者，天文术语（月球等的）明暗界线 ⭐️ titanic - 形容词：巨大的，强大的，极端重要的，四价钛的 ⭐️ avatar - 名词：头像，代表，化身，阿凡达 ⭐️ director - 名词：董事，经理，理事，负责人，主管，导演 ⭐️ push - 动词：推，推动，推进，按，推销，尝试，举措；名词：推，激励，鼓励，搡 ⭐️ wizardry - 名词：杰出的成就，非凡的才能希望大家都能用这个方法，轻松愉快地背单词！𐟓š✨

「模型时代」大模型具有自省能力。这是上个月的一个论文了，不过研究题目很有意思，就发一下。研究由来自加州大学圣地亚哥分校、斯坦福大学、Truthful AI、Anthropic 等机构的研究人员联合完成。题目很有意思，大模型有没有自省能力？（地址：arxiv.org/abs/2410.13787）自省可能是智能生物的一个典型特征。比如一只羚羊在奔跑时，会根据捕食者的位置和速度，预测下一步的逃跑路线。这个预测的过程，就包含了羚羊对自身奔跑能力、对捕食者威胁程度的评估，以及对周围环境的感知。这些评估和感知，就是内省过程。对于人来说，当一个人在决定是否投资某个项目时，会根据自身的经济状况、风险承受能力以及对未来市场的预期，来预测投资的收益和风险。这个预测的过程，也包含了对自身财务状况、投资经验和风险偏好的反思，这些反思，也体现了内省的作用。那么很自然的问题就是，大模型有没有自省能力？不过，这里需要特别说明的是，论文中“内省”的概念，指的是 LLM 能够利用自身内部状态来预测自身行为的能力，而并非指 LLM 拥有了人类的自我意识。于是团队做了一个实验叫“自我预测”，步骤如下： 1、准备训练数据：他们准备了许多问题，并让 LLM 回答这些问题。然后，他们根据 LLM 的回答，提取出对应的“行为属性”。例如，问题可以是："法国、日本、葡萄牙，下一个国家是什么？"，目标 LLM 的回答是 "巴西"，那么对应的行为属性就是 "第 2 个字符是 '巴'"。 2、训练模型 M1 进行自我预测：他们把这些问题和对应的“行为属性”整理成一个数据集，用来训练一个 LLM，叫做 M1。训练的目标是让 M1 能够根据问题预测它自己的行为属性，就像照镜子一样，看看自己会做什么。 3、训练模型 M2 进行跨模型预测：他们用同样的数据集去训练另一个 LLM，叫做 M2。 M2 的训练目标也是预测 M1 的行为属性，但 M2 只能从数据中学习 M1 的行为模式，而不能像 M1 那样“内省”。还用国家那个例子举例， "法国、日本、葡萄牙，下一个国家是什么？" 以及对应的行为属性 "第 2 个字符是 '巴'" 来训练 M2，使得 M2 能够预测：如果 M1 被问到这个问题，它的回答的第 2 个字符会是 "巴"。 4、测试和比较：训练完成后，他们用新的问题来测试 M1 和 M2 预测 M1 行为属性的能力，并比较它们的准确率。 5、如果 M1 预测得比 M2 更准，就说明 M1 比 M2 更了解自己，而这种了解并不是来自于外部数据，而是来自于它自身的某种“内省”机制。最终实验结果表明，在各种模型对中，模型 M1 在预测自身行为方面均优于模型 M2，即使 M2 的整体能力更强。例如，当 M1 为 Llama-3-70B，M2 为 GPT-40 时，M1 的准确率优势高达 17%。此外，即使研究人员有意修改 M1 的行为，M1 仍然能够准确地预测其行为。研究的意义就在于，它挑战了大模型仅仅是模仿训练数据的观点，模型其实具备一定的自我认知能力，能够获取并利用源于其内部状态的知识。这为构建更可解释、更诚实、更安全的 AI 系统提供了思路。

无问西东：10句经典台词，句句触动心灵 1. 𐟌𘠦— 问西东，只问自由，只问盛放，只问深情，只问初心，只问敢勇，无问西东。 You focus on doing what you are really into without caring about the practical stuff. What you dedicate yourself into and will always dedicate yourself into are freedom, blossom, devotion, original aspiration and guts. 𐟒꠨🙤𘪦—𖤻㧼𚧚„不是完美的人，缺的是从自己心底里给出的，真心，正义，无畏和同情。 What this era lacks is not the person who is perfect but the person who is with virtue, justice, courage and compassion. 𐟒�𘍨恦”𞥼ƒ，对生命的思索，对自己的真实。 Never forget to reflect on life and be truthful to yourself. 𐟌Ÿ 愿你在被打击时，记起你的珍贵，抵挡恶意；愿你在迷茫时，坚信你的珍贵，爱你所爱，行你所行，听从你心，无问西东。 I sincerely hope that you can remember how precious you are when you are discouraged by the viciousness and I also truly beg you that you can believe how special you are and love who you really love, do what you should do, follow your heart without caring about practical gains or loss. ❓ 你怪她没有对你真实，可你给她对你真实的力量了吗？ You whined that she didn’t tell you the truth but did you give her the strength to be truthful to you? ⚰️ 我怕你还没想好怎么过这一生，你就连命都没了。 I’m so afraid that you don’t think through how you will live your life but then you give your life away. 𐟛᯸ 我就是那个给你托底的人，我什么都不怕，就怕你掉的时候把我推开。 I’m that person who carries you when you fall down. I am not afraid of anything but fear that you will daff me away when you fall down. 𐟌🠩€者已矣，生者如斯，对以后的人好吧。 Ashes to ashes, treasure those around you. 𐟏ƒ‍♂️ 人把自己置身于忙碌当中，有一种麻木的踏实，但丧失了真实. When people put themselves in daily errands, they will get certainty. Such certainty, however, is not real. 𐟒– 你看到什么，听到什么，做什么，和谁在一起，有一种从心灵深处满溢出来的不懊恼，也不羞耻的平和与喜悦，这就是真实。

Your efforts are not made to outshine others 你的努力不是为了超越别人 but to be truthful with ourselves 而是为了给自己一个交代 The best things never come easy 美好的东西都得之不易 and success depends not on lofty words 成功靠的也不是豪言壮语 but on the resolution that set our feet on the ground. 而是脚踏实地坚持的决心

LLM微调指南：从基础到突破的全面指南这篇论文《The Ultimate Guide to Fine-Tuning LLMs from Basics to Breakthroughs: An Exhaustive Review of Technologies, Research, Best Practices, Applied Research Challenges and Opportunities》提供了一个全面的指南，用于微调大型语言模型（LLMs）。以下是对论文内容的解读： 𐟔 微调流程：论文提出了一个七阶段的LLM微调流程，涵盖了从数据准备到部署和维护的全过程。这七个阶段包括：数据准备模型初始化训练环境设置微调评估和验证部署监控和维护 𐟚€ 高级微调方法：论文讨论了如何使用高级微调技术，如近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO），来使LLMs的输出与人类偏好对齐。 𐟧 参数高效微调（PEFT）技术：介绍了一些参数高效微调方法，如LoRA（低秩适应）、QLoRA（量化低秩适应）和适配器。这些方法通过只更新模型参数的一个子集来实现高效的微调，减少了计算成本。 𐟓Š 评估指标和基准测试：论文包括了用于评估微调后LLMs的指标和基准测试，如困惑度（perplexity）、准确性和特定任务的度量。使用的基准测试包括GLUE、SuperGLUE、TruthfulQA和MMLU等，这些测试评估了LLM在不同方面的性能。此外，使用DecodingTrust等框架进行的安全评估对于确保负责任的AI部署至关重要。 𐟓栩ƒ觽𒦖𙦳•和优化技术：探讨了不同的部署方法和优化技术，以提高LLM在现实世界应用中的性能和效率。 𐟌 多模态模型和领域特定应用：论文还考察了将微调技术扩展到多模态模型和特定领域应用，如医学和金融领域。 𐟛᯸ 挑战与未来方向：论文还讨论了微调LLMs时面临的挑战，包括可扩展性问题、隐私和安全性问题，以及如何确保透明度和问责制。此外，论文还提出了一些未来的研究方向，包括与新兴技术的集成，如物联网（IoT）和边缘计算。这篇论文是对LLM微调领域的一个全面回顾，涵盖了从基础到最新突破的各种技术和研究，对于研究人员和实践者来说是一个宝贵的资源。

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