博弈论让 AI 更加正确、高效，LLM 与自己竞争

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原标题：博弈论让 AI 更加正确、高效，LLM 与自己竞争
关键字：模型,语言,报告,生成器,游戏
文章来源：人工智能学家
内容字数：8291字

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来源：ScienceAI
编辑：绿罗
想象一下，你有一位朋友对同一问题给出了不同的答案，具体取决于你提问的方式。
「秘鲁的首都是哪里？」会得到一个答案；「利马是秘鲁的首都吗？」 会得到另一个。你可能会有点担心你朋友的智力，而且你几乎很难相信他们给出的任何答案。
这正是许多大型语言模型 (LLM) 正在发生的事，这些超强大的机器学习工具为 ChatGPT 和其他人工智能奇迹提供了动力。开放式的生成性问题会产生一个答案，而涉及必须在选项之间进行选择的判别性问题，通常会产生不同的答案。麻省理工学院的博士生 Athul Paul Jacob 表示：「当同一个问题的措辞不同时，就会出现脱节。」
为了使语言模型的答案更加一致，并使模型整体更加可靠，Jacob 和他的同事设计了一个游戏，在这个游戏中，模型的两种模式被驱使着去寻找他们能达成一致的答案。这个简单的程序被称为共识博弈（consensus game），让 LLM 与自己竞争，使用博弈论工具来提高模型的准确性和内部一致性。
论文链接：https://openreview.net/forum?id=n9xeGcI4Yg
机器人公司 Field

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