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微软推出 XOT 技术，加强语言模型的推理能力

王林
发布： 2023-11-17 17:45:20
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1228人浏览过

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微软推出 XOT 技术，加强语言模型的推理能力

11 月 15 日消息，微软近日推出了名为“everything of thought”（xot）的方法，灵感来自谷歌 deepmind 的 alphazero，利用紧凑的神经网络，来增强 ai 模型推理能力。

微软推出 XOT 技术，加强语言模型的推理能力

微软推出 XOT 技术，加强语言模型的推理能力

微软推出 XOT 技术，加强语言模型的推理能力

微软和佐治亚理工学院、华东师范大学合作开发了该算法，整合了强化学习（reinforcement learning）和蒙特卡洛树搜索 （MCTS） 能力，在复杂决策环境中，进一步提高解决问题的有效性。

本站注意：微软研究团队表示，XOT方法可以使语言模型在不熟悉的问题上得到扩展，在Game of 24、8-Puzzle和Pocket Cube的严格测试中有明显的提升。结果显示，XOT明显优于其他方法，甚至解决了其他方法失败的问题。然而，XOT并没有达到100%的可靠性

微软推出 XOT 技术，加强语言模型的推理能力

XOT 框架包括以下关键步骤:

百川大模型
百川大模型

百川智能公司推出的一系列大型语言模型产品

百川大模型 62
查看详情 百川大模型
  • 预训练阶段：MCTS 模块在特定任务上进行预训练，以学习有关有效思维搜索的领域知识。轻量级策略和价值网络指导搜索。思想搜索: 在推理过程中，预训练的 MCTS 模块使用策略 / 价值网络来有效地探索和生成 LLM 的思想轨迹。
  • 思想修正：LLM 审查 MCTS 的思想并识别任何错误。修正的想法是通过额外的 MCTS 模拟产生的。
  • LLM 推理: 将修改后的想法提供给 LLM 解决问题的最终提示。

本站在此附上论文 [PDF] 地址，感兴趣的用户可以深入阅读。

以上就是微软推出 XOT 技术，加强语言模型的推理能力的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！

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微软 算法 everything

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来源：51CTO.COM网
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