大模型连乘法都不会做?一系列新研究再次挑战AI推理能力
按照数学的计算逻辑,乘法一般是通过将运算过程拆成“部分积”,并通过规律加和得出结论的。比如13×24=312这个公式,就可以拆成10×20=200、10×4=40、3×20=50、3×4=12,最后加在一起等于312。除了这种方法外,在历史上的乘法计算还主要会运用到重复加法、格子计算法和埃及乘法三种方法。
深度揭秘CoT!普林斯顿耶鲁发布最新报告:大模型既有记忆推理、也有...
1.符号推理(Symbolicreasoning)是使用离散的、确定性的推理规则。移位密码可以通过简单的符号算法完美解码,因此一个使用完全系统化推理的系统应该达到100%的准确率。2.噪声推理(Noisyreasoning)类似于符号推理,但增加了噪声,导致推理过程中每个中间操作出错的可能性。如果系统使用噪声推理,那应该看到随着需要执行的...
CoT能推理能力无上限?田渊栋下场反对:两层MLP还能模拟全世界呢
论文指出，没有CoT时，Transformer的串行计算次数受到模型深度的限制，深度越大，能处理的串行计算步数越多。但深度是固定的，无法随任务增加而增长。引入CoT，则解决了这个问题，能让Transformer生成T步的中间步骤，增加串行计算的次数到T。论文进一步证明，如果Transformer的嵌入维度与输入序列长度的对数...
o1方法性能无上限!马腾宇等证明:推理token够多,就能解决问题
CoT推理从根本上改变了这一格局,它使Transformer能够通过中间推理token处理串行计算,从而增加计算深度并允许模型模拟AC0以外的更深层次的电路。这一进步将Transformer带入了P/poly领域,即多项式大小电路可以解决的问题类型。理论上,只要有足够的CoT步骤,Transformer就可以模拟多项式大小电路可以执行的任何计算,从而缩小了Tr...
概念的表征应该如何表示|向量|高维|模态_网易订阅
关系概念在不同文化中普遍存在,许多人认为这种关系知识是人类认知的核心[45,50],包括推理、规划和问题解决。一些计算模型已经展示了如何在类比推理的关键关系过程中实现这些关系理论[48,49,51,52],甚至有一些模型能够跨领域概括关系知识[53]。向量符号架构(VSA)、现代语言模型以及涉及分布式表示的混合模型展示了向量...
30行代码,500万长文本推理提速8倍!「树注意力」让GPU越多省的越多
跨GPU的注意力并行,最高提速8倍,支持512万序列长度推理(www.e993.com)2024年11月22日。环注意力(RingAttention)后继者——树注意力(TreeAttention)来了。最关键之处在于,通信步数随设备数量成对数增长,而不是线性增长。换句话说,树注意力的优势随着设备数量增大会更加明显。实验中,在128卡、512万序列长度设置时达到最高8倍加速。
Sora究竟有多烧钱?Sora的推理与训练的计算成本被扒出来了
下面是这些模型的对比图,横坐标是单位输出的个数,纵坐标是所需计算量,因为相差巨大,我们采用对数形式作图。对于Sora和DiT,我们使用上面的推理估计。对于Llama2和GPT-4,我们使用FLOPS=2的经验法则公式估计,即FLOPS=2×参数数量×生成的令牌数量。对于GPT-4,我们假设该模型是一个混合专家(MoE)模型,具...
o1方法性能无上限!姚班马腾宇等证明:推理token够多,就能解决问题
CoT推理从根本上改变了这一格局,它使Transformer能够通过中间推理token处理串行计算,从而增加计算深度并允许模型模拟AC0以外的更深层次的电路。这一进步将Transformer带入了P/poly领域,即多项式大小电路可以解决的问题类型。理论上,只要有足够的CoT步骤,Transformer就可以模拟多项式大小电路可以执行的任何计算,从而缩小了Tr...
孙凝晖院士给正国级、副国级讲课:万字长稿《人工智能与智能计算的...
以人脸识别为例,整个神经网络的训练过程相当于一个网络参数调整的过程,将大量的经过标注的人脸图片数据输入神经网络,然后进行网络间参数调整,让神经网络输出的结果的概率无限逼近真实结果。神经网络输出真实情况的概率越大,参数就越大,从而将知识和规则编码到网络参数中,这样只要数据足够多,就可以对各种大量的常识进行学习...
中国工程院院士孙凝晖谈AI:拼算法还是拼新型基础设施?中国如何...
人的先验知识以知识符号的形式进入计算机,使计算机能够在特定领域辅助人类进行一定的逻辑判断和决策,但专家系统严重依赖于手工生成的知识库或规则库。这类专家系统的典型代表是日本的五代机和我国863计划支持的306智能计算机主题,日本在逻辑专家系统中采取专用计算平台和Prolog这样的知识推理语言完成应用级推理任务;我国采取...