Apr, 2025
模块化机器学习:通向新一代大型语言模型的重要路径
Modular Machine Learning: An Indispensable Path towards New-Generation
Large Language Models
TL;DR本研究解决了大型语言模型(LLMs)在推理、事实一致性和可解释性方面的关键局限。提出了模块化机器学习(MML)这一新学习范式,通过将LLMs的复杂结构分解为三个相互依赖的组成部分,以提升其对逆事实推理的能力,减少幻觉,同时促进公平、安全和透明性。研究表明,MML的整合有潜力缩小统计学习与形式推理之间的差距,推动可信赖的人工智能系统的发展。