CV - 计算机视觉 | ML - 机器学习 | RL - 强化学习 | NLP 自然语言处理
Subjects: cs.CV
1.Reprompting: Automated Chain-of-Thought Prompt Inference Through Gibbs Sampling
标题：重新提示：通过 Gibbs 采样的自动思维链提示推理
作者：Weijia Xu, Andrzej Banburski-Fahey, Nebojsa Jojic
文章链接：https://arxiv.org/abs/2305.09993
摘要：
我们介绍了 Reprompting，这是一种迭代采样算法，无需人工干预即可搜索给定任务的思维链 (CoT) 配方。通过 Gibbs 抽样，我们推断出对一组训练样本始终有效的 CoT 方法。我们的方法使用先前采样的解决方案迭代地对新食谱进行采样，作为父母提示来解决其他训练问题。在五个需要多步推理的 Big-Bench Hard 任务中，Reprompting 的性能始终优于零样本、少样本和人工编写的 CoT 基线。重新提示还可以促进知识从较强模型转移到较弱模型，从而显着提高较弱模型的性能。总体而言，与之前使用人工编写的 CoT 提示的最先进方法相比，Reprompting 带来了高达 +17 点的改进。
2.DoReMi: Optimizing Data Mixtures Speeds Up Language Model Pretraining
标题：DoReMi：优化数据混合加速语言模型预训练
作者：Sang Michael Xie, Hieu Pham, Xuanyi Dong, Nan Du, Hanxiao Liu, Yifeng Lu, Percy Liang, Quoc V. Le, Tengyu Ma, Adams Wei Yu
文章链接：https://arxiv.org/abs/2305.10429
摘要：
预训练数据域（例如，维基百科、书籍、网络文本）的混合比例极大地影响了语言模型 (LM) 的性能。在本文中，我们提出了使用极小极大优化 (DoReMi) 进行域重加权，它首先使用域上的组分布鲁棒优化 (Group DRO) 训练一个小型代理模型，以在不知道下游任务的情况下生成域权重（混合比例）。然后，我们使用这些域权重对数据集进行重新采样，并训练一个更大的全尺寸模型。在我们的实验中，我们在 280M 参数代理模型上使用 DoReMi 来找到域权重，以便更有效地训练 8B 参数模型（大 30 倍）。在 The Pile 上，DoReMi 提高了所有领域的困惑度，即使它降低了一个领域的权重。与使用 The Pile 的默认域权重训练的基线模型相比，DoReMi 将平均少镜头下游准确度提高了 6.5%，并以减少 2.6 倍的训练步骤达到基线准确度。在 GLaM 数据集上，不了解下游任务的 DoReMi 的性能甚至与使用针对下游任务调整的域权重的性能相当。
3.Seeing is Believing: Brain-Inspired Modular Training for Mechanistic Interpretability
标题：眼见为实：受大脑启发的机械可解释性模块化训练
作者：Ziming Liu, Eric Gan, Max Tegmark
文章链接：https://arxiv.org/abs/2305.08746
摘要：
我们介绍了 Brain-Inspired Modular Training (BIMT)，这是一种使神经网络更加模块化和可解释的方法。受大脑的启发，BIMT 将神经元嵌入几何空间，并以与每个神经元连接的长度成正比的成本来增加损失函数。我们证明 BIMT 为许多简单任务发现了有用的模块化神经网络，揭示了符号公式中的组成结构、可解释的决策边界和分类特征，以及算法数据集中的数学结构。用肉眼直接看到模块的能力可以补充当前的机械可解释性策略，例如探测、干预或盯着所有重量。
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