BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-11T00:00:00Z 内存注入：纠正变压器式语言模型推理中的多跳推理错误 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 该文介绍了一种通过内存注入来解决多跳推理失败的方法，提高了多跳提示完成的质量。研究表明，注入关键注意力层的记忆可以显著提高下一个标记的概率，最高可达424%。 🏷️ 标签 关键注意力层 内存 内存注入 多跳推理 概率提高 记忆 语言模型 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
