通过将令牌生成视为分类融合来打破 LLM 社区的层级限制

原文中文,约600字,阅读约需2分钟。发表于:

利用生成式语言模型(GaC),将多个大型语言模型(LLM)集成在一起,在多项基准测试中突破了现有的性能限制;此外,仅集成关键标记也表现出更好的性能和更低的延迟。

本文提出了一种简单高效的解决方案,通过集成多个组成语言模型的预测来区分人工生成文本和人类作者文本。实验证明,该方法在生成文本分类上性能提升范围在0.5%到100%之间。研究还发现,替换商业限制的生成预训练变压器数据为其他开放语言模型生成的数据是可行的替代方法。此外,实验结果显示该方法具有零-shot推广能力。

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