盘算机前沿技能-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-11-01
盘算机前沿技能-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-11-01目次
1. A Perspective for Adapting Generalist AI to Specialized Medical AI Applications and Their Challenges
Authors: Zifeng Wang, Hanyin Wang, Benjamin Danek, Ying Li, Christina Mack,
Hoifung Poon, Yajun Wang, Pranav Rajpurkar, Jimeng Sun
https://arxiv.org/abs/2411.00024
适应通用AI至专业医疗AI应用及其挑战的视角
摘要：
本文讨论了如何将大型语言模型（LLMs）整合到医疗应用中，并提出了一个全面的框架来开发这些应用。文章回顾了现有文献，概述了在专业医疗环境中应用LLMs的独特挑战，并提出了一个三步框架来组织医疗LLM研究运动：建模、优化和体系工程。
研究背景：
LLMs在医疗领域的应用引起了广泛兴趣，从药物发现到临床决议支持等多个方面。然而，将这些模型应用于专业医疗领域存在许多挑战。
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标题与挑战：
主要挑战包罗处理惩罚LLMs的“幻觉”标题、数据所有权和合规性、隐私、知识产权、盘算成本、可持续性标题和负责任的AI要求。
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如何办理：
通过一个三步框架来办理：1) 建模，将复杂的医疗工作流程分解为可管理的步骤；2) 优化，通过定制的提示和集成外部知识和工具来优化模型性能；3) 体系工程，将复杂任务分解为子任务，并利用人类专家知识构建医疗AI应用。
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创新点：
提出了一个详细的用例剧本，形貌了各种LLM驱动的医疗AI应用，如优化临床试验设计、增强临床决议支持和推进医学影像分析。
算法模型：
文中提到了多种模型开发和优化技能，如预训练、微调、提示优化和检索增强天生（RAG）。
推荐阅读指数：* ★★★★☆
2. Synergizing LLM Agents and Knowledge Graph for Socioeconomic Prediction in LBSN
Authors: Zhilun Zhou, Jingyang Fan, Yu Liu, Fengli Xu, Depeng Jin, Yong Li
https://arxiv.org/abs/2411.00028
协同LLM代理和知识图谱在LBSN中的社会经济预测
摘要：
本研究提出了一个结合大型语言模型（LLM）代理和知识图谱（KG）的框架，用于基于位置的社交网络（LBSN）中的社会经济预测。
研究背景：
LBSN数据的快速发展为社会经济预测提供了丰富的信息源，如地区人口和商业运动估计。
标题与挑战：
现有方法依赖于启发式想法和专业知识从多样数据中提取任务相关知识，大概不是最优的，且每每忽视了不同指标之间的内在关系。
如何办理：
通过构建基于位置的知识图谱（LBKG）整合多源LBSN数据，并利用LLM代理的推理本事来识别与社会经济预测任务相关的元路径。
创新点：
提出了一个跨任务通信机制，通过LLM代理和KG层面的知识共享来增强性能。
算法模型：
结合了LLM代理和KG表示学习模型，设计了语义引导的留意力模块进行知识融合。
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实行效果：
在两个数据集上的实行表明，该模型在八个指标预测使掷中的性能超过了现有方法，提高了2.9-74.2%。
推荐阅读指数： ★★★★☆
3. Linear Chain Transformation: Expanding Optimization Dynamics for Fine-Tuning Large Language Models
Authors: Yulong Wang and Chang Zuo and Yin Xuan and Hong Li and Ni Wei
https://arxiv.org/abs/2411.00039
线性链变换：扩展优化动态以微调大型语言模型
摘要：
本文提出了一种新的方法“线性链变换”（LinChain），它在微调过程中引入一系列线性变换，以丰富优化动态，并增强模型学习复杂任务特定表示的本事。
研究背景：
微调大型语言模型（LLMs）对于适应特定下游任务至关重要，但盘算成本日益增加。
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标题与挑战：
如安在保持盘算效率的同时，提高模型对特定任务的适应性和表达本事。
如何办理：
通过在参数更新过程中引入多个线性变换，LinChain扩展了更新的有效秩，并提供了更机动的优化路径。
创新点：
LinChain方法在保持低秩近似的盘算效率的同时，通过多层变换扩展了优化动态。
算法模型：
提出了LinChain方法，通过在A和B之间引入多个中间变换W1, W2, …, Wn来模拟权重更新。
实行效果：
在多个NLP基准任务上的实行表明，LinChain在各种任务上的性能超过了最先进的微调方法，纵然在参数更少的情况下也能实现更快的收敛和更好的任务适应。
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推荐阅读指数： ★★★★☆
4. Problem Categorization Can Help Large Language Models Solve Math Problems
Authors: Amogh Akella
https://arxiv.org/abs/2411.00042
标题分类可以帮助大型语言模型办理数学标题
摘要：
本文探究了如何优化大型语言模型（LLMs）的使用，以快速准确地办理数学标题。特殊是，展示了将标题分类到不同类别中以促进标题办理的有效性。
研究背景：
LLMs在多个领域扮演着重要脚色，办理数学标题被认为是LLMs特殊困难的最新领域。
标题与挑战：
数学标题每每需要模型具有创造性的方法，这在其他任务如简朴算术中并不需要。
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如何办理：
通过将标题分类为代数、组合、几何和数论等类别，并为每个类别提供特定策略来办理标题。
创新点：
开发了一个简朴的深度神经网络来对标题进行分类，并展示了如何将特定标题办理策略与每个识别的类别相关联。
算法模型：
使用了深度神经网络对标题进行分类，并结合了“思维链”（CT）和“程序思维”（PT）两种策略。
实行效果：
实行效果表明，使用分类和相关办理标题策略的方法比随机选择策略的方法好67%，但比基于真实类别选择策略的方法差29%。
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推荐阅读指数： ★★★☆☆
5. A Novel Psychometrics-Based Approach to Developing Professional Competency Benchmark for Large Language Models
Authors: Elena Kardanova, Alina Ivanova, Ksenia Tarasova, Taras Pashchenko, et.al.
https://arxiv.org/abs/2411.00045
一种基于生理丈量学的新方法来开发大型语言模型的专业本事基准
摘要：
本文提出了一种基于生理丈量学的方法来开发大型语言模型（LLMs）的专业本事基准。这种方法基于严格的生理丈量学原则，旨在创建一个在教育领域新的基准。
研究背景：
评估LLMs的性能时，基准测试起着至关重要的作用，但现有基准测试在评估LLMs的专业本事方面存在局限性。
标题与挑战：
如何创建一个有效和可靠的评估，测试LLMs在特定领域（如教育）的专业本事。
如何办理：
通过应用证据中央设计（ECD）方法论，提出了一种全面的方法来开发基于严格生理丈量学原则的基准。
创新点：
构建了一个新的基准，由教育专家引导，严格设计，为LLMs提供了一个学术上严谨且实用的评估工具。
算法模型：
基于布鲁姆分类法构建了一个新的基准，并由教育专家严格设计。
实行效果：
在俄罗斯语的GPT模型上进行了实证测试，评估了模型在不同任务复杂性上的体现，揭示了当前LLM本事的关键时刻。
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推荐阅读指数： ★★★★☆
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