该方法涉及迭代训练 ， 其中模型使用法学硕士作为法官的提示将奖励分配给自己的输出，从而生成基于偏好的指令数据 。结果表明，这种训练提高了模型遵循指令的能力，并改进了其跨迭代的奖励建模 。
6、高斯自适应注意力（GAAM）is all your need！
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本研究引入了Multi-Head高斯自适应注意力机制（GAAM）和高斯自适应变换器（GAT）来提高模型性能和上下文表示，特别是对于高度可变的数据 。GAAM 将可学习的均值和方差纳入其注意力机制中，并在多头框架内构建 。此设置允许 GAAM 共同表示任何概率分布 ， 从而能够根据需要不断调整功能的重要性 。
该研究还引入了重要性因子（IF）以增强模型的可解释性 。GAAM（一种新的概率注意力框架）和 GAT 的提出是为了促进跨语音、文本和视觉模式的信息编译 。它通过识别特征空间中的关键元素，在模型性能方面超越了最先进的注意力技术 。
该论文由詹姆斯·西尔伯拉德·布朗人工智能中心、卡内基梅隆大学、斯坦福大学和亚马逊发表 。
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