拯救Transformer推理能力DeepMind新研究，TransNAR：给模型嵌入算法推理大脑。

文章预览

就在最近， DeepMind 最近发表的一篇论文 提出用 混合架构 的方法解决Transformer模型的推理缺陷 ，将Transformer的 NLU技能与基于GNN的神经算法推理器（NAR）的强大算法推理能力相结合 ，可以实现更加泛化、稳健、准确的LLM推理，为此大语言模型提示的 「 怪异世界 」 ，首次如此详尽的被暴露在我们眼前。 来自马里兰大学、OpenAI、斯坦福、 微软等 12所机构 的30多名研究者，首次对 LLM 的提示技术进行了大规模的 系统研究 ， 并发布了一份 长达75页 的详尽报告，如今提示已经无处不在， 然而在整个生成式AI行业，仍然缺乏对已出现的 数百种技术系统 和彻底的调查， 在这项工作中，研究者通过结合人工和AI的力量，从 arXiv Semantic Scholar 和ACL数据库中处理了 4797条记录 ， 并通过PRISMA审查过程筛选出 1565篇相关论文 。 由此，他们得到一种分类法，建立了包 ………………………………