摘要

本文探讨了如何通过神经编译库增强大型语言模型（LLMs）的算法能力。传统LLMs在推理和规划等任务上表现不佳，主要因为神经网络优化算法的限制和架构表达能力的不足。本文提出了一种新方法，通过向LLMs添加基本操作和复杂可微分程序的库，使得常见算法无需从头学习。具体实现上，文章在LLaMA3架构基础上增加了内存、寄存器、基本操作和自适应循环，并定义了一种直接将算法编译成可微分起始库的方法，以便原生使用并传播梯度进行优化。初步研究表明，这种方法在简单算法任务上具有可行性，特别是在小规模变换器上进行微调时。

原理

本文的核心在于通过神经编译技术增强LLMs的算法能力。神经编译是一种将代码确定性地转换为神经网络参数的技术，这些参数在特定架构中表达相同的程序。文章通过在LLaMA3架构中加入一个可微分计算机库，使得模型能够直接使用编译后的算法，并通过梯度传播进行优化。这种编译过程不仅包括基本操作，还涉及复杂的可微分程序，从而使得模型能够学习和执行更复杂的算法任务。

流程

文章提出的工作流程首先是在LLaMA3架构中加入一个可微分计算机库，这个库包含了一系列编译后的算法程序。模型通过中间层将输入传递给可微分计算机，并选择要运行的程序。可微分计算机基于寄存器机器模型，解释并执行一系列汇编指令。这些指令包括读取、写入、增加、跳转和停止等，通过这些指令，模型能够执行复杂的算法任务，如排序和规划。例如，模型可以接收自然语言输入，解析并执行相应的算法程序，最终输出结果。

应用

本文提出的方法为LLMs在算法推理和规划等任务上的应用开辟了新的可能性。通过增强LLMs的算法能力，模型可以更有效地处理复杂的逻辑和数学问题，提高在教育、科研和工业等领域的应用价值。此外，这种方法也为进一步研究如何通过神经编译技术提升模型的通用性和适应性提供了新的思路。