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大模型评测的真正难点:内在精细决策逻辑与人认知的对齐

深度学习与NLP  · 公众号  ·  · 2024-10-23 00:00

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知乎:Qs.Zhang张拳石 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/2092355900 陈鹭,张拳石 Lu Chen, Yuxuan Huang, Yixing Li, Yaohui Jin, Shuai Zhao, Zilong Zheng, Quanshi Zhang, "Alignment Between the Decision-Making Logic of LLMs and Human Cognition: A Case Study on Legal LLMs" in arXiv:2410.09083, 2024. 大家好,我是陈鹭,是张拳石老师的访问实习博士生。 评测模型输出vs.评测模型内在逻辑。目前,对大模型的评测往往着眼于大模型输出结果本身的正确性(诸如幻觉问题和价值对齐问题)[1-3],然而在实际工业应用中,评测大模型表征可信程度的症结点在于评测大模型输出结果背后潜在决策逻辑的正确性,即神经网络是否使用正确的逻辑进行模型推断(inference)。事实上,我们发现尽管大模型在特定任务上已经展现出较高的准确率,其内在决策逻辑往往是非常混乱的。 然而,如何从数学上严格地解释神经网络内在 ………………………………

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