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大型语言模型是否表现出认知失调？研究揭示观点和陈述答案之间的差异
我们通过转化问题、多选题和直接文本补全的实验评估，研究了大型语言模型（LLMs）在因果推理、不确定性方面能力的量化，结果显示 LLMs 的表态答案与预测真实信念存在显著差异，提示它们的信念可能在多种情景和结果中存在多重偏见和不准确性，对于
PDF13 days ago
通过字符匹配实现标记对齐用于子词补全
该论文研究了一种通过回溯和对齐机制来解决生成模型中的标记化问题，从而提高模型在处理部分输入时的性能。该方法对包括代码补全和文本自动完成在内的多种场景都有显著改善，同时只有轻微的时间成本增加。
PDF4 months ago
生物信息学研究中大型语言模型的评价
基于大型语言模型（LLMs）的研究和应用在生物信息学领域有着巨大潜力和效力，该研究通过分析各种关键生物信息学任务，证明了 LLMs（如 GPT 变体）在给定适当提示的情况下可以成功处理大多数任务，同时也分析了在复杂生物信息学任务中的局限性。
PDF4 months ago
稳定熵假设和熵感知解码：鲁棒自然语言生成的分析与算法
本论文提出，当语言生成模型用于文本完成，故事生成或对话建模等开放性文本生成问题时，最先进的语言生成模型可能会退化。我们发现近似平坦熵带内的生成更为 “人类化”，而模型违反熵的这些限制通常会导致退化。因此，我们提出了一种基于熵的解码算法，以生
PDFa year ago
Effidit：您的 AI 写作助手
Effidit 是一种数字写作助手，它利用人工智能技术使用户更高效地撰写高质量文本。它支持文本完成、错误检查、文本打磨、关键词到句子和云输入法等五类功能，具有一定的独特性。
PDF2 years ago