بهبود عملکرد LLM با نشون‌دادن Chain of Thought غلط
مدل‌های زبانی بزرگ با این که کلی از مسائل حوزه پردازش زبان رو درنوردیدند ولی همچنان در برخی مسائل با فاز reasoningطور (مثل مثلا حل مسائل ریاضی) دچار مشکلات جدی هستند. یکی از راه‌حل‌های پیشنهادشده برای بهبود عملکرد این مدل‌ها روی این مسائل، راهکار Chain-of-Thought Prompting (به اختصار CoT) هست. تو این راهکار وقتی میخوایم یک مساله را به صورت few-shot به LLM توضیح بدیم عوض این که در exampleهامون صرفا جواب آخر رو بنویسیم و میایم و مرحله به مرحله نحوه رسیدن به جواب رو توضیح می‌دیم و این جوری مدل هم وقتی میخواد به کوئری ما پاسخ بده به نوعی مجبور میشه که مرحله به مرحله جواب رو بنویسه. آزمایشات نشون داده که باعث میشه درصد جواب‌های پایانی درستی که می‌ده بیشتر بشه.
حالا یک مقاله اومده و یک ایده به نام contrastive chaint of thought prompting رو مطرح کرده. تو این ایده، علاوه بر این که CoT درست به مدل داده می‌شود بهش CoT اشتباه هم نشون داده میشه و آزمایشات مقاله نشون می‌ده که این ایده نشون دادن CoT غلط در کنار CoT باعث میشه تا عملکرد LLM باز هم بهبود پیدا کنه.
بهبود عملکرد LLM با نشون‌دادن Chain of Thought غلط
مدل‌های زبانی بزرگ با این که کلی از مسائل حوزه پردازش زبان رو درنوردیدند ولی همچنان در برخی مسائل با فاز reasoningطور (مثل مثلا حل مسائل ریاضی) دچار مشکلات جدی هستند. یکی از راه‌حل‌های پیشنهادشده برای بهبود عملکرد این مدل‌ها روی این مسائل، راهکار Chain-of-Thought Prompting (به اختصار CoT) هست. تو این راهکار وقتی میخوایم یک مساله را به صورت few-shot به LLM توضیح بدیم عوض این که در exampleهامون صرفا جواب آخر رو بنویسیم و میایم و مرحله به مرحله نحوه رسیدن به جواب رو توضیح می‌دیم و این جوری مدل هم وقتی میخواد به کوئری ما پاسخ بده به نوعی مجبور میشه که مرحله به مرحله جواب رو بنویسه. آزمایشات نشون داده که باعث میشه درصد جواب‌های پایانی درستی که می‌ده بیشتر بشه.
حالا یک مقاله اومده و یک ایده به نام contrastive chaint of thought prompting رو مطرح کرده. تو این ایده، علاوه بر این که CoT درست به مدل داده می‌شود بهش CoT اشتباه هم نشون داده میشه و آزمایشات مقاله نشون می‌ده که این ایده نشون دادن CoT غلط در کنار CoT باعث میشه تا عملکرد LLM باز هم بهبود پیدا کنه.
The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.
Telegram auto-delete message, expiring invites, and more
elegram is updating its messaging app with options for auto-deleting messages, expiring invite links, and new unlimited groups, the company shared in a blog post. Much like Signal, Telegram received a burst of new users in the confusion over WhatsApp’s privacy policy and now the company is adopting features that were already part of its competitors’ apps, features which offer more security and privacy. Auto-deleting messages were already possible in Telegram’s encrypted Secret Chats, but this new update for iOS and Android adds the option to make messages disappear in any kind of chat. Auto-delete can be enabled inside of chats, and set to delete either 24 hours or seven days after messages are sent. Auto-delete won’t remove every message though; if a message was sent before the feature was turned on, it’ll stick around. Telegram’s competitors have had similar features: WhatsApp introduced a feature in 2020 and Signal has had disappearing messages since at least 2016.
