探究语言模型中潜在思维链向量的发现 | 后续概率作为奖励信号对语言模型进行对齐 | 面向小时级视频理解的超长视觉语言模型...

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前言： 如果你想成为一只科学界的“独角兽”，那么看论文是必不可少的。只有掌握了最新的技术和理论，才能在这个竞争激烈的市场中脱颖而出，成为那只最闪亮的“独角兽”！ 1. 探究语言模型中潜在思维链向量的发现   标题： Uncovering Latent Chain of Thought Vectors in Language Models   机构： 斯坦福大学   相关领域： 指令微调、模型评估、数据集构建、评估指标   作者： Jason Zhang,  Scott Viteri   分析： 这篇论文主要探讨了如何引导大型语言模型向有利于人类的方向发展。它提出了一种利用“引导向量”的方法，通过这种方法可以对语言模型的前向传递进行偏差，从而引导模型进行思维链（CoT）推理，而不需要通过自然语言来进行提示。研究在Llama3 8b和Mistral 7b v0.2模型上进行测试，并在多个推理基准测试中取得了与使用提示进行CoT相比的竞争力结 ………………………………