TGViewer
Душный NLP Душный NLP @stuffynlp · 6.69K subscribers
Post #58 3.79K
Интересные статьи с NeurIPS 2024

DEVBENCH: A multimodal developmental benchmark for language learning

Одна из многих работ о бенчмарках. Здесь авторы предлагают мультимодальный бенчмарк с информацией о том, как себя на нём проявляют люди разных возрастов. Создатели стремятся проверить: правда ли модели учатся и растут примерно как дети. Ответ положительный, однако люди лучше показывают себя в неоднозначных ситуациях, потому что понимают контекст. По словам авторов, их работа может давать представление о возможных путях развития языковых моделей.

LLM Evaluators Recognize and Favor Their Own Generations

Модели всё чаще используют для оценки их же ответов. Такой метод называют Self-evaluation, однако у него есть потенциальные проблемы. В частности, из-за самопредпочтения (self-preference) — LLM может оценивать собственные ответы выше остальных. Авторы статьи проверяют, влияет ли способность модели узнавать свои тексты на предпочтения. Выясняется, что да — особенно у GPT-4 и Llama 2. Таким образом, чтобы использовать модель вместо ассесора для разметки, нужно выяснить, в чём она предвзята. Выводы статьи могут быть полезны для определения сгенерированных текстов и нахождения схожести между моделями.

LINGOLY: A Benchmark of Olympiad-Level Linguistic Reasoning Puzzles in Low-Resource and Extinct Languages

Ещё один текст о бенчмарке — на этот раз для оценки способностей к рассуждению. Он состоит из задач о низкоресурсных — то есть таких, о которых мало данных для обучения — языках из олимпиад по лингвистике. Всего в бенчмарке 1133 задачи по 90 языкам. LINGOLY получился сложным — лучше всего себя показала Claude Opus, но и она набрала менее 20%.

Not All Tokens Are What You Need for Pretraining

Авторы выдвигают гипотезу: не все токены на претрейне одинаково важны. Чтобы доказать это, создают модель RHO-1. С помощью неё считают перплексию для всего претрейна. А затем обучают модель на самых значимых токенах. На ряде бенчмарков действительно получили прирост в 20-30 процентных пунктов. Бенчмарки были в основном математические и научные.

Интересное увидела ❣ Анастасия Беззубцева

#YaNeurIPS

Душный NLP
  • 👍 19
  • 🔥 11
  • ❤ 4
More from @stuffynlp
  1. Sep 29, 2026Технический отчёт DeepSeek-V4.1-Flash — часть 2/2 Продолжаем разбирать техрепорт DeepSeek-…
  2. Sep 24, 2026Технический отчёт DeepSeek-V4.1-Flash — часть 1/2 Разберём технический отчёт DeepSeek-V4.1…
  3. Sep 11, 2026Дистилляция DeepSeek-R1 Сегодня разберём, как DeepSeek-R1 на 671B параметров дистиллировал…
  4. Sep 3, 2026Loop the Loopies! Сегодня обсудим статью, которая посвящена моделям Loopies, построенным н…
  5. Aug 20, 2026Context-1 — поисковый агент, который умеет избавляться от лишнего. Часть 2/2 Продолжаем из…
  6. Aug 13, 2026Context-1 — поисковый агент, который умеет избавляться от лишнего. Часть 1/2 Авторы сегодн…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →