Hierarchical Latent Prediction for Language Models
语言模型的分层隐式预测
机构 * University of Texas at Austin(得克萨斯大学奥斯汀分校) ; Microsoft Research(微软研究院)
AI总结 该研究针对语言模型下一个token预测的误差累积问题,提出分层隐式预测方法,在编码、多步推理基准及推测解码上验证了其有效性。
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语言模型的分层隐式预测
机构 * University of Texas at Austin(得克萨斯大学奥斯汀分校) ; Microsoft Research(微软研究院)
AI总结 该研究针对语言模型下一个token预测的误差累积问题,提出分层隐式预测方法,在编码、多步推理基准及推测解码上验证了其有效性。
C³PO:评估全模态模型中的跨模态组合与反事实性能
机构 * Microsoft Research India(微软研究院印度分院) ; IIIT Hyderabad(印度国际信息技术研究院(海得拉巴))
AI总结 本研究推出C³PO基准数据集,评估全模态模型的跨模态组合与反事实性能,发现模型存在模态主导问题,需改进架构以支持持续跨模态注意力。