爱可可 AI 前沿推介(9.9)

文章预览

LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 1、[LG] Planning In Natural Language Improves LLM Search For Code Generation 2、[LG] UNSURE：Unknown Noise level Stein's Unbiased Risk Estimator 3、[LG] MoRe Fine-Tuning with 10x Fewer Parameters 4、[LG] Entropic Distribution Matching in Supervised Fine-tuning of LLMs：Less Overfitting and Better Diversity 5、[LG] Foundations of Multivariate Distributional Reinforcement Learning 摘要：用自然语言规划改进代码生成的LLM搜索、未知噪声水平的自监督学习、参数减少10倍的MoRe微调、LLM监督微调中的熵分布匹配、多元分布强化学习基础 1、[LG] Planning In Natural Language Improves LLM Search For Code Generation E Wang, F Cassano, C Wu, Y Bai… [Scale AI & Northeastern University] 用自然语言规划改进代码生成的LLM搜索 要点: 虽然不断扩大训练计算量可以显著提高大型语言模型(LLM)的性能，但是扩大推理计算量至今没有带来类 ………………………………