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Q: 这篇论文试图解决什么问题？ A: 这篇论文提出了一种新的Transformer模型的位置编码策略。Transformer模型在自然语言处理等领域取得了巨大成功，但它们在处理结构化数据时存在局限性，因为默认的点积注意力机制无法感知输入/输出标记的结构排列。为了解决这个问题，论文提出了一种灵活的框架，将一个域的代数规范映射到正交算子的解释，从而在模型中保留源域的代数特性。该框架可以适应各种结构，包括序列、网格和树，以及它们的组合。论文通过一系列实验展示了这种方法的实际适用性，并表明其性能与或超过了当前最先进的方法。 Q: 有哪些相关研究？ A: 这篇论文提到了以下相关研究： 1. Vaswani et al. (2017) 提出了Transformer模型，它使用多头缩放点积注意力机制。 2. Shaw et al. (2018) 提出了可训练的相对位置编码。 3. Su et al. (2023) 提出了旋转位置编码（RoPE）。 4. Wang et al. (2020) 提出了将位置编码视为序列同态的方法。 5. Dufter et al. (2022) 对Transformer中的位置信息进行了全面的调查。 6. Beltagy et al. (2020) 提出了Longformer模型，通过截断相对距离来处理位置信息。 7. Gehring et al. (2017) 提出了卷积序列到序列学习，这是Transformer的早期工作之一。 8. Hassani et al. (2021) … Read more

Q: 这篇论文试图解决什么问题？ A: 这篇论文试图解决的问题是自动生成代码片段的自然语言摘要（也称为注释），这对于帮助开发人员理解和维护源代码至关重要。最近，随着大型语言模型（LLMs）在许多领域的成功应用，软件工程研究人员也尝试将LLMs应用于代码摘要任务。然而，现有的适应LLMs的方案，如指令提示和面向任务的微调，要么需要用户设计精心制作的提示，要么需要高昂的训练成本。因此，作者提出了一种新颖的提示学习框架PromptCS，它可以生成连续的提示，以释放LLMs在代码摘要中的潜力，而不需要用户设计复杂的提示。PromptCS是非侵入性的，可以在不更新LLMs参数的情况下训练提示代理，从而大大减少了训练资源的需求。 Q: 有哪些相关研究？ A: 相关研究包括： 1. 使用大型语言模型（LLMs）进行代码摘要，例如 Codex, StarCoder, CodeGen, 和 PolyCoder。 2. 使用指令提示和零/少次学习来适应LLMs进行代码摘要任务。 3. 面向任务的微调，通过在特定任务的数千个标记数据上训练来更新LLMs的权重。 4. 开发用于代码理解和生成的统一跨模态预训练，如 UniXcoder 和 GraphCodeBERT。 5. 使用基于 Transformer 的模型进行代码摘要，例如 CodeBERT 和 PLBART。 6. 自动化评估源代码摘要技术，如使用 BLEU, METEOR, ROUGE-L 和 SentenceBERT 等指标。 7. 研究源代码摘要的自动化文本摘要技术，以支持程序理解。 8. 使用深度学习方法，如 RNN 和 LSTM，来捕捉代码片段和它们相应摘要之间的语义关系。 9. 使用基于检索的方法进行神经源代码摘要，通过从训练集中检索最相似的代码片段来增强基于 Transformer 的模型。 10. 评估大型语言模型在代码任务上的表现，如在 CodeSearchNet 数据集上进行语义代码搜索和代码摘要。 这些研究为使用 … Read more

准备好体验颠覆性的人机交互方式了吗？不用再等了！Linly-Talker正式登场，将彻底改变我们与人工智能系统的互动方式。🤖💬 Linly-Talker是一款智能AI系统，它将大型语言模型（LLMs）与视觉模型相结合，创造了一种独特的对话体验。通过集成Whisper、Linly、微软语音服务和SadTalker说话头部生成系统等多种技术，Linly-Talker汇集了最佳的特点。🌍🔍 让我们深入了解Linly-Talker的功能和特点： Linly-Talker的组成部分 1️⃣ ASR（自动语音识别）- Whisper：Linly-Talker利用OpenAI的Whisper进行准确的语音识别。这确保系统能够有效地理解和解释您的语音命令。 2️⃣ TTS（文本转语音）- Edge TTS：为了提供自然而人性化的对话体验，Linly-Talker使用微软语音服务进行高质量的文本到语音合成。这意味着AI助手能够以清晰逼真的声音回应您。 3️⃣ THG（说话头部生成）- SadTalker：Linly-Talker更进一步，引入了SadTalker技术，这是CVPR 2023的前沿技术。它可以生成与AI助手回应相匹配的逼真说话头部动画。 4️⃣ LLM（大型语言模型）- Linly：Linly是由深圳大学CVI开发的核心语言模型，它利用大规模语言模型的强大能力，理解和生成人类般的回应。Linly模型在大量数据上进行了预训练，并可以进行特定任务的微调。 设置Linly-Talker 要开始使用Linly-Talker，请按照以下设置说明进行操作： 1️⃣ 创建一个新的conda环境： 2️⃣ 安装所需的依赖项： 3️⃣ 下载所需的模型： 4️⃣ 获取Linly语言模型： 与Linly-Talker对话 一旦您设置好Linly-Talker，就可以开始与AI助手进行有趣的对话了。系统允许您提供图像作为提示来刺激对话。您可以自由对话或根据自己的喜好生成内容。 参考资料和进一步探索 如需深入了解Linly-Talker的能力和微调选项，请参阅Linly-Talker GitHub存储库中提供的文档和资源：GitHub – Kedreamix/Linly-Talker 🌟 热度历史：Linly-Talker已获得34个星标和3个Fork，展现了其受欢迎程度和发展潜力。 现在轮到您来探索Linly-Talker的可能性，见证人机交互的未来了！🚀🤩

Summary: With the wide adoption of AI applications, there is a pressing need of enabling real-time neural network (NN) inference on small embedded devices, but deploying NNs and achieving high performance of NN inference on these small devices is challenging due to their extremely weak capabilities. Although NN partitioning and offloading can contribute to such deployment, … Read more

Summary: We present a method for systematically evaluating the correctness and robustness of instruction-tuned large language models (LLMs) for code generation via a new benchmark, Turbulence. Turbulence consists of a large set of natural language $\textit{question templates}$, each of which is a programming problem, parameterised so that it can be asked in many different forms. Each … Read more

Summary: As the latest advancements in natural language processing, large language models (LLMs) have achieved human-level language understanding and generation abilities in many real-world tasks, and even have been regarded as a potential path to the artificial general intelligence. To better facilitate research on LLMs, many open-source LLMs, such as Llama 2 and Falcon, have recently … Read more

盘古-智能体：可微调的通用智能体，赋能结构化推理 人工智能（AI）智能体的构建方法之一是强化学习（RL），但直接将感知映射到动作的独立RL策略面临着重大挑战，主要包括： 造成这些问题的根本原因在于，RL策略在制定策略时无法有效地将先验信息整合到感知-动作循环中。大型语言模型（LLMs）为将跨领域知识融入AI智能体提供了一种基础方法，但它们缺乏针对特定决策问题进行学习和适应的能力。 本文提出了一种将结构化推理集成到AI智能体策略中的通用框架模型，盘古-智能体。该框架的灵感来源于人脑的模块化结构，利用内在函数和外在函数的构建，将推理结构的先验理解融入其中，并提供在每个模块或函数内部学习模型的适应能力，与认知过程的模块化结构相一致。 盘古-智能体的核心设计：结构化推理与可微调 盘古-智能体框架的核心设计在于将结构化推理融入RL管道，并通过监督微调和RL微调来实现智能体的可适应性。 结构化推理：将先验知识融入决策过程 盘古-智能体框架将智能体的内部思考过程形式化为结构化推理，通过引入内在函数 µ(·) 来操作和转换智能体的内部记忆，从而将传统的RL目标重塑为支持多个“思考”步骤的目标。 传统的RL目标旨在找到一个策略 π，该策略根据观察历史 ⃗o 来最大化回报 R，即 maxπ(·) R(π(·|⃗o))。而盘古-智能体框架则通过嵌套的内在函数集 ⃗µ(·) 来重新定义这一目标： 内在函数可以是各种操作，例如：思考、计划、反思经验、与其他智能体交流、使用工具等等。例如，当要求智能体进行思考时，它会观察问题并产生关于当前情况的高级想法。 可微调：利用LLMs和环境反馈进行学习 盘古-智能体框架利用LLMs作为基础模型，并通过监督微调和RL微调来实现智能体的可适应性。 盘古-智能体的优势：超越现有框架的性能 盘古-智能体框架具有以下优势： 实验结果：验证盘古-智能体的有效性 本文通过一系列实验验证了盘古-智能体框架的有效性，包括： 实验结果表明，在ALFWorld和BabyAI任务中，通过监督微调和RL微调，智能体的成功率分别提高了三倍和两倍。此外，跨领域实验表明，通过RL管道训练的单个LLM能够同时在ALFWorld和BabyAI领域取得高性能。 未来展望：更强大的通用智能体 盘古-智能体框架的未来发展方向包括： 盘古-智能体框架的出现，标志着AI智能体发展的新阶段，它将结构化推理和可微调能力相结合，为构建更强大的通用智能体提供了新的思路和方法。 参考文献 Q: 这篇论文试图解决什么问题？ A: 这篇论文提出了一个名为Pangu-Agent的框架，旨在解决如何创建能够在多个任务中表现良好的通用智能体（AI代理）的问题。具体来说，它试图解决以下两个主要问题： 1. 直接将感知映射到动作的独立强化学习（RL）策略在构建时会遇到严重问题，尤其是缺乏跨多个任务的普遍性和需要大量训练数据。 2. 大型语言模型（LLMs）虽然可以作为将跨领域知识整合到AI代理中的基本方式，但缺乏针对特定决策问题的学习和适应能力。 Pangu-Agent框架通过整合和学习结构化推理到AI代理的政策中来解决这些问题。该框架受到人类大脑模块性的启发，利用构建内在和外在功能来添加对推理结构的先前理解。它还提供了适应性能力，可以在每个模块或功能中学习模型，这与认知过程的模块化结构一致。 总之，这篇论文提出了一个通用框架，通过整合结构化推理、先前知识和适应性学习来解决创建通用智能体的挑战，使其能够在多个任务中表现良好。 Q: 有哪些相关研究？ A: 这篇论文讨论了几种与Pangu-Agent框架和创建通用智能体相关的现有研究和方法。其中一些最相关的研究包括： * 使用元学习、内在动机、辅助任务、逆强化学习和贝叶斯先验的改进学习，以提高强化学习代理的学习能力和适应性。 * 将大型语言模型（LLMs）整合到代理框架中，例如AutoGen、AutoGPT和AgentVerse，以利用跨领域知识并构建通用智能体。 * 研究LLM代理，不仅使用LLMs作为基础先验，还使用工具和多智能体通信来构建通用智能体。 * 开发模块化和灵活的智能体框架，例如Transformers Agents、LangChain、OpenAgents、XAgent和MetaGPT。 * … Read more

Q: 这篇论文试图解决什么问题？ A: 这篇论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在推理能力评估方面的局限性。现有的评估基准存在几个问题：它们无法全面评估LLMs的推理能力，存在模型过拟合的风险（因为这些基准是公开和静态的），并且依赖于手动评估方法。此外，从理论上讲，研究LLMs解决计算复杂性层次结构中问题（特别是NP-hard或NP-complete问题）的能力也很有趣。为了解决这些问题，作者提出了一个新的基准测试NPHardEval，它基于计算复杂性类的原则，提供了一个更严格和量化的LLMs推理能力评估。这个基准测试包括9个精心选择的推理任务，这些任务根据复杂性类进行分段，每个类包含100个实例，分布在10个不同的难度级别上。通过这个研究，作者提供了LLMs在复杂推理任务中性能的全面分析，并通过比较LLMs在不同复杂性类别中的表现，提供了一个客观和严格的视角。 Q: 有哪些相关研究？ A: 这篇论文在几个领域建立了联系，包括： 1. LLMs的推理能力：最近的研究强调了LLMs展现出的前所未有的推理能力。通过简单的提示“让我们逐步思考”，这些模型能够逐步回答问题。这在社区中引起了相当大的兴趣，因为推理能力是人类智能的标志。 2. LLMs性能的基准测试：随着LLMs的发展，评估这些模型的推理能力变得重要。现有的评估方法主要依赖于包含人类生成问题及其标准答案的数据集。但是，这些数据集通常缺乏评估问题难度和回答它们所需的推理程度的定量指标。 3. 逻辑和算法推理：论文通过使用计算复杂性类来定义任务复杂性，超越了依赖于问题回答和数学问题的传统评估方法。这种方法旨在通过定量评估问题所需的推理能力来严格评估LLMs。 4. 通过上下文学习进行推理：论文探讨了LLMs是否能够通过上下文中的例子学习并应用解决问题的技能，而不仅仅是模仿问题解决过程。通过变化提示中例子的难度，作者旨在了解LLMs是否能够推广学习到不同难度级别的新问题。 总的来说，这项工作通过引入新的基于计算复杂性类的推理基准测试，为LLMs的评估提供了新的视角，并旨在推进我们对这些模型在复杂问题解决中能力的理解。 Q: 论文如何解决这个问题？ A: 为了解决评估大型语言模型（LLMs）推理能力的局限性，论文介绍了一个名为NPHardEval的新基准测试。这个基准测试通过以下方式解决问题： 1. 基于计算复杂性类的任务：NPHardEval包括9个基于计算复杂性类（P、NP-complete和NP-hard）的任务。这种方法允许在不同难度级别上对LLMs的推理能力进行严格和量化的评估。 2. 自动化任务生成和验证：基准测试使用成熟的算法来解决问题，这使得任务生成和结果验证的自动化成为可能。这种自动化确保了评估过程的准确性和可靠性，并便于更新基准测试中的数据点。 3. 动态更新机制：为了减轻LLMs过拟合基准测试的风险，NPHardEval设计了每月刷新数据点的机制。这有助于保持基准测试随着时间的推移的相关性和严谨性。 4. 通过上下文学习的评估：论文通过变化提示中例子的难度来评估LLMs是否能够推广从上下文中学习到新问题。这有助于区分“学习”和“模仿”之间的区别，并提供对LLMs推理能力的见解。 5. 对比分析：作者在NPHardEval上评估了10个不同的LLMs，包括专有（封闭源代码）和开源模型。这种比较提供了对这些模型在复杂推理场景中相对优势和劣势的见解。 总的来说，NPHardEval基准测试通过提供一个基于计算复杂性类、自动化且动态更新的评估框架，解决了现有LLMs推理能力评估方法的局限性。这种方法提供了对LLMs在复杂问题解决中能力的全面分析，并为未来改进这些模型的推理能力奠定了基础。 Q: 论文做了哪些实验？ A: 论文在NPHardEval基准测试上进行了三个主要实验，以评估和了解大型语言模型（LLMs）的推理能力： 1. 基础模型的推理能力比较：这个实验全面比较了各种基础模型，包括专有（封闭源代码）和开源模型。通过使用零次提示作为性能的基本衡量标准，作者评估了LLMs在从多项式时间（P）到NP-complete和NP-hard复杂性级别的任务上的表现。这个实验旨在突出封闭源代码和开源模型在推理能力方面的差异。 2. 跨任务复杂性和难度级别的推理性能：在这个实验中，作者旨在通过Wilcoxon检验评估不同复杂性和难度级别上的任务性能，这是一种非参数统计假设检验。通过分析不同复杂性类别（P、NP-complete和NP-hard）和问题难度级别内的性能，这个实验提供了LLMs处理不同难度任务的见解。 3. 通过上下文学习进行推理能力：这个实验调查了LLMs是否能够通过上下文中的例子推广学习，而不是仅仅模仿问题解决过程。作者使用具有不同难度级别的少数次示例的提示来评估模型是否能够推广学习到具有不同难度级别的新问题。这个实验有助于区分“学习”和“模仿”之间的区别，并提供对LLMs推理能力的见解。 总的来说，这些实验旨在通过在NPHardEval基准测试上评估模型在不同复杂性类别和难度级别上的表现，提供对LLMs推理能力的全面分析。这些发现有助于了解这些模型在复杂问题解决中的优势、劣势和潜在改进领域。 Q: 有什么可以进一步探索的点？ A: 有几个领域可以进一步探索，以深入了解大型语言模型（LLMs）的推理能力： 1. 鲁棒性评估：未来的研究可以专注于LLMs的鲁棒性测试，通过改变“温度”等参数来控制响应生成的随机性。这可以帮助了解这些设置如何影响模型的推理能力，并确定模型响应的一致性和可靠性。 2. 动态更新计划：NPHardEval基准测试可以纳入动态更新机制，每月刷新数据点。这将确保LLMs使用当前和变化的任务集进行评估，并允许跟踪它们在时间上的表现。 3. 在多项式（P）下进行细粒度时间复杂度：未来的工作可以利用大O表示法更详细地调查P复杂度类，这可以提供当前难度级别和不同任务难度级别之间交叉比较的补充视角。 4. 推理的自我纠正：实现迭代自我纠正机制可以增强LLMs的推理能力。通过允许LLMs进行多轮自我纠正，可以观察细化过程如何影响其响应的准确性和复杂性。 … Read more

🎉 欢迎来到我的博客！今天我将为大家介绍一项令人兴奋的技术成果——Magicoder大模型。这个模型由伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）和清华大学联合提出，创造了一个7B规模的代码生成模型，媲美了ChatGPT和Gemini。让我们一起来看看这个令人惊叹的研究成果！ 背景介绍代码生成一直是计算机科学领域的一个挑战性问题。近年来，基于大模型的代码生成取得了显著的突破，并被广泛应用于软件开发。最初，闭源模型如GPT-3.5 Turbo（即ChatGPT）和GPT-4在代码生成方面占据主导地位。为了进一步推动开源语言模型（LLM）在代码生成领域的发展，提出了SELF-INSTRUCT方法来引导LLM的指令遵循能力。 Magicoder的创新之处在过去的研究中，研究人员通常使用强大的教师模型（如ChatGPT和GPT-4）设计编码指令，然后用生成的数据微调较弱的学生模型以提炼知识。然而，这些方法依赖于一系列狭义的预定义任务或启发式方法，可能继承了LLM的固有偏见。 Magicoder通过提出OSS-INSTRUCT方法来解决这个问题。OSS-INSTRUCT利用强大的LLM，从开源环境中收集任意随机的代码片段，汲取灵感，自动生成新的编码问题。这样，Magicoder能够直接从开源学习创造高质量和创造性的代码指令。通过提供不同的种子代码片段，OSS-INSTRUCT可以产生多样化、逼真且可控的代码指令。 实验结果和评估研究人员在广泛的编程任务中对Magicoder进行了评估，包括Python文本到代码生成的HumanEval和MBPP，多语言代码生成的MultiPL-E，以及解决数据科学问题的DS-1000。他们还使用了增强的HumanEval+和MBPP+数据集进行更严格的模型评估。 实验结果显示，Magicoder-CL和MagicoderS-CL都显著提升了基础的CODELLAMA-PYTHON-7B模型。Magicoder-CL在所有测试基准上都超过了WizardCoder-CL-7B、WizardCoder-SC-15B和所有参数小于或等于16B的SOTA LLM。而MagicoderS-CL在HumanEval上的pass@1结果与ChatGPT持平，并在更严格的HumanEval+上超过了它，表明MagicoderS-CL能够生成更稳健的代码。 除了在CODELLAMA-PYTHON-7B基础模型上的结果外，研究人员还在DeepSeek-Coder-Base 6.7B上应用了OSS-INSTRUCT，创建了Magicoder-DS和MagicoderS-DS。这两个模型在HumanEval、HumanEval+、MBPP和MBPP+上的表现同样优于DeepSeek-Coder-Instruct。 结论Magicoder是一个令人振奋的研究成果，它通过OSS-INSTRUCT方法实现了在代码生成领域的重大突破。通过直接从开源学习创造高质量和创造性的代码指令，Magicoder能够提供更多样化、逼真且可控的编码能力。实验证明，Magicoder-CL和MagicoderS-CL在各项评估中都超越了其他模型，包括ChatGPT和Gemini。这意味着Magicoder在代码生成领域有着巨大的潜力。 这项研究的成功不仅在于提出了创新的方法，还在于充分利用了大规模的开源代码资源。通过从开源环境中学习，Magicoder能够更好地克服LLM的固有偏见，并产生高质量的代码指令。 未来，我们可以期待Magicoder的进一步发展和应用。它有望为软件开发人员提供更强大的代码生成工具，帮助他们提高效率和质量。同时，Magicoder也为研究人员提供了一个有趣的研究方向，可以进一步探索代码生成和自动化编程的可能性。 如果你对Magicoder感兴趣，你可以在论文中详细了解其原理和实验结果。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.02120.pdf 此外，Magicoder的源代码也已经开源，你可以在GitHub上找到它：https://github.com/ise-uiuc/magicoder 希望这篇博客能够为大家介绍清楚Magicoder大模型的重要性和创新之处。它不仅是代码生成领域的一项重要进展，还为我们展示了大模型在软件开发中的巨大潜力。让我们拭目以待，期待Magicoder在未来的发展中能够带来更多的惊喜和创新！💫🚀