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“方案是我自己推的。”林宇回答。
“能解释一下压缩维度的动机吗?64维降到16维,按常规理解,信息损失会非常严重。”
林宇脑子里,系统返还的宗师级AI知识体系自动运转。
“因为64维本身就过剩了。”
他往下讲,没用任何学术腔。
“主流架构用64维,是五年前Transformer团队做ablationstudy时的最优解。但那是五年前的数据规模。现在训练语料翻了上千倍,高维度的边际收益在急剧衰减,大部分维度占了算力,对语义理解的贡献接近于零。”
“继续。”
“压到16维确实会丢一部分细粒度的语义信息。所以我在交叉层加了动态加权来补偿。让模型自己决定,每次推理中哪些维度值得保留,哪些直接丢。权重不是固定的,根据上下文实时调整。”
电话那头传来笔尖划纸的声音,急促、密集,刷刷刷响了十几秒。
“林老师,再问一个。”
沈一舟的语气变了,之前是学者讨论技术时的精准和克制,现在多了一层东西,是一种按捺不住的急切。
“幻觉问题。模型一本正经地编造事实,当前最大的痛点。你有没有想过解决方案?”
林宇瞬间站直了身子。
这个问题他不是“想过”。是系统返还的知识体系里,已经自然生成了一条完整路径。
“在生成层之前,插一个事实锚定模块。基于贝叶斯后验概率。”
“什么思路?”
“现在主流做法是生成之后做事实校验,拿外部知识库去比对。但本质上是'先说了再查',效率低,而且模型已经生成的内容会形成路径依赖,纠错成本极高。”
他顿了一下。
“我的思路反过来。在模型选择下一个token之前,先过一道贝叶斯筛。候选token的概率分布和训练语料中的事实分布做交叉验证,偏差超过阈值,直接在源头截断,不让它进入生成序列。”
电话那头的笔停了。
安静了很久。
“计算开销呢?每一步都做后验概率计算,推理速度会被拖垮。”
“所以锚定模块不是每一步都触发。”林宇的语速不急不慢,“只有当生成层的困惑度突然飙升——模型自己也'拿不准'的时候——锚定模块才介入。常规生成任务,根本不需要额外计算。”
对面没有声音了。
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