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
合合信息
- 1
资讯热榜
腾讯Robotics X具身智能开放平台Tairos发布,融合左脑、右脑、小脑
刚刚,OpenAI推出学习模式,AI教师真来了,系统提示词已泄露
逆天!旧Mac上能run千亿参数SOTA!效果惊人:一次生成游戏,0修改!本地大模型拐点来了!网友:别被大模型叙事带偏了(附指南)
8个月1亿美元ARR神话:Lovable是如何"干翻"OpenAI和Cursor的?
国内首个,MiniMax 大模型通过人机辩论图灵测试
OpenAI 多智能体研究框架:构建高效协作的AI代理系统
Bragi 与 OpenAI 合作推出 ChatAI 应用,为耳机装上 GPT-4.1
CAPTCHA 拦不住 AI 了:ChatGPT 可绕过 Cloudflare 人机验证系统
标签云
人工智能
AI
OpenAI
AIGC
模型
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
谷歌
机器人
数据
大模型
Midjourney
开源
智能
用户
Meta
微软
GPT
学习
技术
图像
Gemini
AI创作
马斯克
论文
智能体
Anthropic
英伟达
代码
算法
训练
Stable Diffusion
芯片
蛋白质
开发者
腾讯
生成式
LLM
苹果
Claude
神经网络
AI新词
3D
研究
机器学习
生成
AI for Science
Agent
xAI
计算
人形机器人
Sora
AI视频
GPU
AI设计
百度
华为
搜索
大语言模型
工具
场景
字节跳动
具身智能
RAG
大型语言模型
预测
深度学习
伟达
视觉
Transformer
AGI
视频生成
神器推荐
亚马逊
Copilot
DeepMind
架构
模态
应用