论文：在连续潜在空间中训练大型语言模型进行推理
talkingdev • 2024-12-10
33506 views
大型语言模型（LLM）的最新研究聚焦于在连续潜在空间中进行训练，以增强模型的推理能力。研究者们探索了一种新的方法，即通过将自然语言转化为连续的向量表示，使得LLM能在一个连续的潜在空间中学习和推理，从而提高其理解复杂语言结构和关系的深度。这种方法的优势在于能够更自然地捕捉语言的语义连续性，相较于传统的离散空间表示，连续潜在空间提供了一个更平滑且高维的表示空间，有助于模型捕捉细微的语义变化。此外，这种训练方式还能促进模型在处理未见过的新任务时的泛化能力，因为它允许模型通过在潜在空间中进行插值或外推来适应新情况。