LLM Augmented LLMs

LLM Augmented LLMs

LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合,实现新的能力。CALM(Composition to Augment Language Models)引入模型之间的交叉注意力,以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括:(i)通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据,在新任务上扩展LLMs的规模;(ii)保持现有模型权重不变,因此保留现有的能力;(iii)适用于不同的领域和设置。实验证明,将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强,在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上,结果绝对改善了高达13%。类似地,当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时,在代码生成和解释任务上,相对于基础模型,我们看到了高达40%的改进,与完全微调的对应模型不相上下。

需求人群:

"适用于需要对语言模型进行扩展和增强的编程任务"

使用场景示例:

在代码生成和解释任务中,将PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强

在低资源语言上训练的较小模型进行增强,结果绝对改善了高达13%的翻译任务

适用于需要对语言模型进行扩展和增强的编程任务

产品特色:

通过重用现有LLMs和少量额外参数和数据,在新任务上扩展LLMs的规模

保持现有模型权重不变,因此保留现有的能力

适用于不同的领域和设置

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