微软用LASER消除大型语言模型的不准确性

微软研究实验室的研究员Dipendra Misra介绍了Layer-Selective Rank Reduction（LASER）的应用，该方法可以提高大型语言模型的准确性。通过LASER，研究人员可以用较小的权重矩阵替换一个权重矩阵，而不会降低模型的准确性。测试结果显示，使用LASER进行干预有时可以提高20到30个百分点的模型改进。