论文解读
【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性
一、简要介绍 本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型(LLM)中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中,这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正这些问题,论文引入了System 2 Attention(S2A),它利用LLM的能力,用自然语言进行推理,并遵循指示,以决定要处理什么。S2A重新生成输入上下文以使输入上下文只包含相关部分,然后再处理重新
5/11/2024 11:03:00 AM
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