马特ryoshka：利用LLM学习驱动黑箱LLM
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了黑箱大型语言模型（LLM）因不透明性导致推理、规划和个性化能力提升困难的问题。通过引入轻量级的白箱LLM控制器Matryoshika，研究提供了一种将复杂任务分解为一系列中间输出的新方法，实现了对黑箱LLM的可控多轮生成和自我优化。实验证明，Matryoshika在复杂且长期的任务中显著增强了黑箱LLM的能力，展示了透明且实用的解决方案。
大型语言模型在机器学习领域带来了创新，特别是在强化学习和计算机视觉方面。本文探讨了将语言模型与黑箱优化结合的潜力，提出利用序列模型如Transformers来改进优化策略，并提升对新搜索空间的性能预测。
