谷歌DeepMind研究提升LLM准确率的新技术：「后退一步」技术让准确率飙升27%

AIGC动态欢迎阅读

标题：LLM准确率提升27%！谷歌DeepMind引入全新“后退一步”提示技术

关键词：问题、任务、概念、原理、错误

文章来源：新智元

字数：7075字

摘要：谷歌DeepMind最新提示技术“Step-Back Prompting”提升了LLM性能！近期，谷歌DeepMind推出了全新的“Step-Back Prompting”方法，极大地拓展了提示技术的应用。简而言之，该方法要求大型语言模型将问题进行抽象化，得到更高层次的概念或原理，将抽象出的知识作为工具进行推理并得出问题的答案。论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.06117研究结果也非常出色，在他们使用PaLM-2L模型进行实验后，证明了这种新型提示技巧对某些任务和问题的处理效果显著。例如，MMLU物理和化学方面的性能提高了7%，TimeQA提升27%，MuSiQue提升7%。其中，MMLU是大规模多任务语言理解测试数据集，TimeQA是时间敏感问题测试数据集，MuSiQue是多跳问答数据集，包含…

原文链接：阅读原文请点击：LLM准确率提升27%！谷歌DeepMind引入全新“后退一步”提示技术

联系作者

文章来源：新智元

作者微信：AI_era

作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。专注于人工智能、机器人等前沿领域发展，探讨人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，引领中国智能新时代。