LaMDA: Language Models for Dialog Applications

Abstract

LaMDA: Language Models for Dialog Applications.

  • 虽然增大模型可以提高质量,但是在 safety 和 factual grounding 方面的改进较少
  • 可以通过使用标注数据微调和查询外部知识源来提升 safety 和 factual grounding
    • Safety: 使用标注数据训练一个分类器用于过滤有害内容
      • 指标:metric based on an illustrative set of human values
    • Factual grounding: 查询外部知识源,如检索系统、翻译器或者计算器
      • 指标:groundedness metric

1 Introduction

LaMDA 使用单个模型进行多项任务:

  • 生成候选
  • 安全过滤
  • 基于外部知识源
  • re-rank 以找到最佳结果

三个关键的指标:

  • Quality: sensibleness,specificity,and interestingness
    • 收集标注数据,微调一个判别器来对候选进行 re-rank
  • safety
    • 使用标注数据微调一个判别器,移除不安全的候选
  • groundedness
    • 使用外部工作(如检索系统࿰

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