論文の概要: BatGPT: A Bidirectional Autoregessive Talker from Generative Pre-trained Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00360v2
• Date: Tue, 15 Aug 2023 13:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-16 16:20:15.706418
• Title: BatGPT: A Bidirectional Autoregessive Talker from Generative Pre-trained Transformer
• Title（参考訳）: BatGPT: 生成型事前学習型変圧器による双方向自動補聴器
• Authors: Zuchao Li, Shitou Zhang, Hai Zhao, Yifei Yang, Dongjie Yang
• Abstract要約: BatGPTは武漢大学と上海江東大学が共同で設計・訓練した大規模言語モデルである。 テキストプロンプト、画像、オーディオなど、さまざまなタイプの入力に応答して、非常に自然で、流動的なテキストを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.28871523946418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: BatGPT is a large-scale language model designed and trained jointly by Wuhan University and Shanghai Jiao Tong University. It is capable of generating highly natural and fluent text in response to various types of input, including text prompts, images, and audio. In the modeling level, we employ a bidirectional autoregressive architecture that allows the model to efficiently capture the complex dependencies of natural language, making it highly effective in tasks such as language generation, dialog systems, and question answering. Moreover, the bidirectional autoregressive modeling not only operates from left to right but also from right to left, effectively reducing fixed memory effects and alleviating model hallucinations. In the training aspect, we propose a novel parameter expansion method for leveraging the pre-training of smaller models and employ reinforcement learning from both AI and human feedback, aimed at improving the model's alignment performance. Overall, these approaches significantly improve the effectiveness of BatGPT, and the model can be utilized for a wide range of natural language applications.
• Abstract（参考訳）: BatGPTは武漢大学と上海江東大学が共同で設計・訓練した大規模言語モデルである。 テキストプロンプト、画像、オーディオなど、さまざまなタイプの入力に応答して、非常に自然で、流動的なテキストを生成することができる。 モデリングレベルでは、モデルが自然言語の複雑な依存関係を効率的に捉えることができ、言語生成、対話システム、質問応答といったタスクに非常に効果的である双方向の自己回帰アーキテクチャを採用しています。 さらに、双方向自己回帰モデリングは、左から右へだけでなく、右から左へも動作し、固定メモリ効果を効果的に低減し、モデル幻覚を緩和する。 学習面では、より小さなモデルの事前学習を活用し、モデルのアライメント性能を向上させることを目的とした、aiと人間のフィードバックからの強化学習を活用できる新しいパラメータ拡張手法を提案する。 全体として、これらのアプローチはBatGPTの有効性を大幅に改善し、そのモデルは幅広い自然言語アプリケーションに利用することができる。

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