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LASER项目学习资料汇总 - 一种改进大语言模型推理能力的新方法

RayRay
Layer-Selective Rank ReductionLASERtransformer低秩近似大语言模型Github开源项目

laser

LASER项目简介

LASER(Layer-Selective Rank Reduction)是由Pratyusha Sharma、Jordan T. Ash和Dipendra Misra在论文《The Truth is in There: Improving Reasoning in Language Models with Layer-Selective Rank Reduction》中提出的一种改进大语言模型推理能力的新方法。该方法通过对模型的特定层和参数进行低秩近似,无需额外训练即可显著提升模型在问答任务上的性能。

项目资源

  1. 官方GitHub仓库: https://github.com/pratyushasharma/laser

    包含了LASER的实现代码和实验复现脚本。

  2. 项目主页: https://pratyushasharma.github.io/laser/

    提供了项目概览、最新进展和实验结果。

  3. 论文: The Truth is in There: Improving Reasoning in Language Models with Layer-Selective Rank Reduction

    详细介绍了LASER的原理和实验结果,将发表于ICLR 2024。

快速上手

  1. 安装依赖:
pip3 install -r requirements.txt
  1. 运行示例:
python3 intervention_gptj_fever.py --lname fc_in --rate 9.9 --lnum 26

这将对GPT-J模型在Fever数据集上进行LASER干预。

核心概念

LASER干预包含3个超参数:

  • ℓ: 要修改的层数
  • τ: 参数类型(如MLP的第一层)
  • ρ: 保留的最大秩比例

通过调整这些参数,可以灵活地对模型不同部分进行低秩近似。

进一步学习

LASER为改进大语言模型性能提供了一种全新的思路,值得深入研究和实践。欢迎贡献代码或报告新的实验结果!

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