计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-11-01
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- 计算机前沿技术-人工智能算法-大语言模型-最新研究进展-2024-11-01
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- [1. A Perspective for Adapting Generalist AI to Specialized Medical AI Applications and Their Challenges](#1. A Perspective for Adapting Generalist AI to Specialized Medical AI Applications and Their Challenges)
- [2. Synergizing LLM Agents and Knowledge Graph for Socioeconomic Prediction in LBSN](#2. Synergizing LLM Agents and Knowledge Graph for Socioeconomic Prediction in LBSN)
- [3. Linear Chain Transformation: Expanding Optimization Dynamics for Fine-Tuning Large Language Models](#3. Linear Chain Transformation: Expanding Optimization Dynamics for Fine-Tuning Large Language Models)
- [4. Problem Categorization Can Help Large Language Models Solve Math Problems](#4. Problem Categorization Can Help Large Language Models Solve Math Problems)
- [5. A Novel Psychometrics-Based Approach to Developing Professional Competency Benchmark for Large Language Models](#5. A Novel Psychometrics-Based Approach to Developing Professional Competency Benchmark for Large Language Models)
- 后记
1. A Perspective for Adapting Generalist AI to Specialized Medical AI Applications and Their Challenges
Authors: Zifeng Wang, Hanyin Wang, Benjamin Danek, Ying Li, Christina Mack,
Hoifung Poon, Yajun Wang, Pranav Rajpurkar, Jimeng Sun
https://arxiv.org/abs/2411.00024
适应通用AI至专业医疗AI应用及其挑战的视角
摘要：
本文讨论了如何将大型语言模型（LLMs）整合到医疗应用中，并提出了一个全面的框架来开发这些应用。文章回顾了现有文献，概述了在专业医疗环境中应用LLMs的独特挑战，并提出了一个三步框架来组织医疗LLM研究活动：建模、优化和系统工程。
研究背景：
LLMs在医疗领域的应用引起了广泛兴趣，从药物发现到临床决策支持等多个方面。然而，将这些模型应用于专业医疗领域存在许多挑战。
问题与挑战：
主要挑战包括处理LLMs的"幻觉"问题、数据所有权和合规性、隐私、知识产权、计算成本、可持续性问题和负责任的AI要求。
如何解决：
通过一个三步框架来解决：1) 建模，将复杂的医疗工作流程分解为可管理的步骤；2) 优化，通过定制的提示和集成外部知识和工具来优化模型性能；3) 系统工程，将复杂任务分解为子任务，并利用人类专家知识构建医疗AI应用。
创新点：
提出了一个详细的用例剧本，描述了各种LLM驱动的医疗AI应用，如优化临床试验设计、增强临床决策支持和推进医学影像分析。
算法模型：
文中提到了多种模型开发和优化技术，如预训练、微调、提示优化和检索增强生成（RAG）。
推荐阅读指数：* ★★★★☆
2. Synergizing LLM Agents and Knowledge Graph for Socioeconomic Prediction in LBSN
Authors: Zhilun Zhou, Jingyang Fan, Yu Liu, Fengli Xu, Depeng Jin, Yong Li
https://arxiv.org/abs/2411.00028
协同LLM代理和知识图谱在LBSN中的社会经济预测
摘要：
本研究提出了一个结合大型语言模型（LLM）代理和知识图谱（KG）的框架，用于基于位置的社交网络（LBSN）中的社会经济预测。
研究背景：
LBSN数据的快速发展为社会经济预测提供了丰富的信息源，如区域人口和商业活动估计。
问题与挑战：
现有方法依赖于启发式想法和专业知识从多样数据中提取任务相关知识，可能不是最优的，且往往忽视了不同指标之间的内在关系。
如何解决：
通过构建基于位置的知识图谱（LBKG）整合多源LBSN数据，并利用LLM代理的推理能力来识别与社会经济预测任务相关的元路径。
创新点：
提出了一个跨任务通信机制，通过LLM代理和KG层面的知识共享来增强性能。
算法模型：
结合了LLM代理和KG表示学习模型，设计了语义引导的注意力模块进行知识融合。
实验效果：
在两个数据集上的实验表明，该模型在八个指标预测任务中的性能超过了现有方法，提高了2.9-74.2%。
推荐阅读指数： ★★★★☆
3. Linear Chain Transformation: Expanding Optimization Dynamics for Fine-Tuning Large Language Models
Authors: Yulong Wang and Chang Zuo and Yin Xuan and Hong Li and Ni Wei
https://arxiv.org/abs/2411.00039
线性链变换：扩展优化动态以微调大型语言模型
摘要：
本文提出了一种新的方法"线性链变换"（LinChain），它在微调过程中引入一系列线性变换，以丰富优化动态，并增强模型学习复杂任务特定表示的能力。
研究背景：
微调大型语言模型（LLMs）对于适应特定下游任务至关重要，但计算成本日益增加。
问题与挑战：
如何在保持计算效率的同时，提高模型对特定任务的适应性和表达能力。
如何解决：
通过在参数更新过程中引入多个线性变换，LinChain扩展了更新的有效秩，并提供了更灵活的优化路径。
创新点：
LinChain方法在保持低秩近似的计算效率的同时，通过多层变换扩展了优化动态。
算法模型：
提出了LinChain方法，通过在A和B之间引入多个中间变换W1, W2, ..., Wn来模拟权重更新。
实验效果：
在多个NLP基准任务上的实验表明，LinChain在各种任务上的性能超过了最先进的微调方法，即使在参数更少的情况下也能实现更快的收敛和更好的任务适应。
推荐阅读指数： ★★★★☆
4. Problem Categorization Can Help Large Language Models Solve Math Problems
Authors: Amogh Akella
https://arxiv.org/abs/2411.00042
问题分类可以帮助大型语言模型解决数学问题
摘要：
本文探讨了如何优化大型语言模型（LLMs）的使用，以快速准确地解决数学问题。特别是，展示了将问题分类到不同类别中以促进问题解决的有效性。
研究背景：
LLMs在多个领域扮演着重要角色，解决数学问题被认为是LLMs特别困难的最新领域。
问题与挑战：
数学问题往往需要模型具有创造性的方法，这在其他任务如简单算术中并不需要。
如何解决：
通过将问题分类为代数、组合、几何和数论等类别，并为每个类别提供特定策略来解决问题。
创新点：
开发了一个简单的深度神经网络来对问题进行分类，并展示了如何将特定问题解决策略与每个识别的类别相关联。
算法模型：
使用了深度神经网络对问题进行分类，并结合了"思维链"（CT）和"程序思维"（PT）两种策略。
实验效果：
实验结果表明，使用分类和相关解决问题策略的方法比随机选择策略的方法好67%，但比基于真实类别选择策略的方法差29%。
推荐阅读指数： ★★★☆☆
5. A Novel Psychometrics-Based Approach to Developing Professional Competency Benchmark for Large Language Models
Authors: Elena Kardanova, Alina Ivanova, Ksenia Tarasova, Taras Pashchenko, et.al.
https://arxiv.org/abs/2411.00045
一种基于心理测量学的新方法来开发大型语言模型的专业能力基准
摘要：
本文提出了一种基于心理测量学的方法来开发大型语言模型（LLMs）的专业能力基准。这种方法基于严格的心理测量学原则，旨在创建一个在教育领域新的基准。
研究背景：
评估LLMs的性能时，基准测试起着至关重要的作用，但现有基准测试在评估LLMs的专业能力方面存在局限性。
问题与挑战：
如何创建一个有效和可靠的评估，测试LLMs在特定领域（如教育）的专业能力。
如何解决：
通过应用证据中心设计（ECD）方法论，提出了一种全面的方法来开发基于严格心理测量学原则的基准。
创新点：
构建了一个新的基准，由教育专家指导，严格设计，为LLMs提供了一个学术上严谨且实用的评估工具。
算法模型：
基于布鲁姆分类法构建了一个新的基准，并由教育专家严格设计。
实验效果：
在俄罗斯语的GPT模型上进行了实证测试，评估了模型在不同任务复杂性上的表现，揭示了当前LLM能力的关键时刻。
推荐阅读指数： ★★★★☆
后记
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