首页 > 其他分享 >大型语言模型在逻辑推理中的记忆化现象:是真推理还是死记硬背?

大型语言模型在逻辑推理中的记忆化现象:是真推理还是死记硬背?

时间:2024-11-04 21:16:42浏览次数:5  
标签:死记硬背 谜题 准确率 记忆 LLM 逻辑推理 推理

大家好!今天我们要聊一个有趣的话题:那些聪明绝顶的大型语言模型(LLM),它们在解决逻辑推理问题时,究竟是像福尔摩斯一样抽丝剥茧、层层推理,还是像考试前临时抱佛脚的学生一样,只会死记硬背?

标签:死记硬背,谜题,准确率,记忆,LLM,逻辑推理,推理
From: https://blog.csdn.net/weixin_36829761/article/details/143425005

相关文章

  • 在昇腾Ascend 910B上运行Qwen2.5推理
    目前在国产AI芯片,例如昇腾NPU上运行大模型是一项广泛且迫切的需求,然而当前的生态还远未成熟。从底层芯片的算力性能、计算架构的算子优化,到上层推理框架对各种模型的支持及推理加速,仍有很多需要完善的地方。今天带来一篇在昇腾910B上运行Qwen2.5执行推理的操作实践。配......
  • 推理优化(1)
    吐槽在连续挖了好几个坑之后,又开了一个新的坑:推理优化。它属于一个llm底层的应用,目的是在操作系统层面来优化llm的执行速度进而优化整个模型。那闲话少说,我们正式开始。llm的过程prefill阶段与decoding阶段prefilldecoding这两者的区别是prefill会先把所有的数据进行拿出......
  • yolov8旋转目标检测从原理到模型训练、部署、验证、推理(附代码)
    定向边界框目标检测在这里插入图片描述导言定向目标检测是在传统目标检测的基础上更进一步的技术,它引入了一个额外的角度参数,以更精确地定位图像中的物体。传统的目标检测算法通常使用轴对齐的矩形包围框来框定物体,而定向目标检测则使用旋转的边界框,这些边界框能够更好......
  • BitNet.cpp:革新性的1比特LLM推理框架,让CPU也能驾驭百亿参数大模型!
    ......
  • transformers 推理 Qwen2.5 等大模型技术细节详解(二)AutoModel 初始化和模型加载(免费
    接上文:transformers推理Qwen2.5等大模型技术细节详解(一)transformers包和对象加载老牛同学和大家通过Transformers框架的一行最常见代码fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,走读了transformers包初始化代码的整个流程。从中体会到了dummy对象、LazyModule延迟......
  • .NET使用OllamaSharp实现大模型推理对话的简单演示
    https://www.cnblogs.com/weskynet/p/18497936 前提条件:请确保你本地已经安装了ollama以及有关本地离线模型。或者已有远程模型环境等。如果没有,请自行部署。如果需要帮助,可以文末获取联系方式咨询。由于部署离线大模型过于简单,在线资料也很多,我就省略这个步骤了。 创建一个......
  • 解决数组两数之和问题与逻辑推理找出谋杀案凶手
    给定一个整数数组nums和一个整数目标值target(2<=nums.length<=10^4),请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。你可以假设每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。你可以按任意顺序返回答案。示例1:输入:nums=[2,7,11,15],t......