小紅書検索アルゴリズムチームは、AAAI2024において、大規模言語モデルの推論タスクにおけるブラックボックス特性と膨大なパラメータ数という問題に対処することを目的とした革新的なフレームワークを発表しました。
このフレームワークは、負のサンプル知識を利用して大規模言語モデルの推論能力を向上させることに重点を置いており、負例支援トレーニング(NAT)と負例キャリブレーション強化(NCE)などの連続的な手順を提案しています。これにより、大規模言語モデルの応用パフォーマンスに新たな視点が提供されます。