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该项目能够自回归地完成复杂的标记序列,包括从随机过程中生成的任意序列到更丰富的空间模式。使用语言大模型驱动的策略可能会为词汇模式转化为动作提供新思路,但目前由于延迟、上下文限制和计算成本等问题,还难以在真实系统中部署。这些可以促进领域的发展,为更广泛的任务和应用提供基础和启示。
Large Language Models as General Pattern Machines的特点:
1. 自回归生成复杂标记序列
2. 从随机过程生成任意序列
3. 提供新思路用于词汇模式转化为动作
4. 促进领域发展,拓宽任务和应用
Large Language Models as General Pattern Machines的功能:
1. 用于自然语言处理中的复杂序列生成
2. 在机器学习任务中探索语言模型的知识
3. 改进模型结构和算法以提升性能和泛化能力
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