主要观点总结
本文介绍了大型语言模型在实际部署中的局限性，包括处理复杂问题的脆弱性、缺乏反馈机制以及内在的黑箱性质阻碍了模型的可解释性。针对这些问题，文章提出了通过在语言模型的设计和操作中整合结构化元素来解决的方法。结构被定义数据的系统性、层次性或关系性组织和表示，以及在学习和推理过程中引入结构约束。文章详细讨论了如何在训练、推理和推理后三个阶段整合结构化元素，并介绍了下一代AI系统将大型语言模型视为强大内核，在其上构建灵活的推理程序以增强复杂推理的趋势。
关键观点总结
关键观点1: 现有大型语言模型的局限性包括处理复杂问题的脆弱性、缺乏接收反馈的能力和黑箱性质。
这些问题导致模型在实际应用中难以达到用户的期望和需求。
关键观点2: 结构的概念被介绍为解决这些问题的手段。
结构不仅指数据的组织方式，还包括在学习和推理过程中引入的结构约束。通过将结构化元素整合到语言模型中，可以提高模型的性能和适用性。
关键观点3: 反馈能力的重要性。
用户反馈对于根据用户偏好定制模型输出和改善整体用户体验至关重要。整合用户反馈的能力可以增强Seq2Seq模型的实用性和鲁棒性。
关键观点4: 整合结构元素的不同阶段。
文章讨论了如何在训练、推理和推理后三个阶段整合结构化元素。通过在这些阶段引入结构信息，可以提高模型的性能并增强其在实际应用中的适用性。
关键观点5: 下一代AI系统的发展趋势。
文章指出下一代AI系统将大型语言模型视为强大的内核，并在其上构建灵活的推理程序以增强复杂推理。这为解决现有大型语言模型的局限性提供了新的思路和方法。
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来源：专知 本文 为论文介绍 ，建议阅读 5 分钟 本文提出了通过在语言模型的设计和操作中整合结构化元素来解决这些局限性的方法。 语言生成和推理领域的快速发展得益于围绕大型语言模型的用户友好库的普及。这些解决方案通常依赖于Seq2Seq范式，将所有问题视为文本到文本的转换。尽管这种方法方便，但在实际部署中存在局限性：处理复杂问题时的脆弱性、缺乏反馈机制以及内在的黑箱性质阻碍了模型的可解释性。 本文提出了通过在语言模型的设计和操作中整合结构化元素来解决这些局限性的方法。在此背景下，结构被定义为数据的系统性、层次性或关系性组织和表示，以及在学习和推理过程中引入结构约束。这些元素在模型开发和部署的不同阶段被整合：训练、推理和推理后。在训练阶段，我们提出了训练图辅助问答模型的技术，并发现
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