【新智元导读】近日，西交微软北大联合提出信息密集型训练大法，使用纯数据驱动的方式，矫正LLM训练过程产生的偏见，在一定程度上治疗了大语言模型丢失中间信息的问题。辛辛苦苦给大语言模型输入了一大堆提示，它却只记住了开头和结尾?这个现象叫做LLM的中间迷失，是大模型当前仍面临的最大挑战之一。以宽松的匹配准确性作为衡量标准:如果响应中的标签或描述完全匹配，则给出1分，否则为0分。...
特别声明：本页面标签名称与页面内容，系网站系统为资讯内容分类自动生成，仅提供资讯内容索引使用，旨在方便用户索引相关资讯报道。如标签名称涉及商标信息，请访问商标品牌官方了解详情，请勿以本站标签页面内容为参考信息，本站与可能出现的商标名称信息不存在任何关联关系，对本页面内容所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。（反馈错误)