大模型
提示工程:更好地释放LLM的能力
提示工程,正如其名,主要聚焦于探究如何创作提示词。 存在提示工程的一个关键缘由在于,大模型在不同人群的视角下所发挥的作用差异显著。 普通使用者往往仅将大模型视作聊天机器人,他们着重关注的是大模型能否迅速且精准地予以反馈。
11/27/2024 10:23:31 AM
greencoatman
如何借助Cortex运行本地LLM
译者 | 布加迪审校 | 重楼AI行业正在经历一场转变,转向更小巧更高效的大语言模型(LLM),从而使用户能够在本地机器上运行模型,无需功能强大的服务器。 本教程将指导你借助Cortex运行本地LLM,着重介绍其独特的功能和易用性,使任何拥有标准硬件的人都可以享用AI。 注意:Cortex目前正在积极开发中,这可能会导致bug或某些功能无法正常运行。
11/27/2024 8:14:43 AM
布加迪
UC伯克利:给大模型测MBTI,Llama更敢说但GPT-4像理工男
如果你经常在不同大模型之间来回切换,或许会发现不同模型的回复语气有细微差异,如同有不同的性格。 那么,LLM究竟有没有「性格」这种维度的特征? 最近加州大学伯克利分校发表的新研究VibeCheck就证实了这种推测。
11/26/2024 1:40:00 PM
新智元
吴恩达开源大模型套件:11 个模型平台一种方式调用,已获星标超 1.2K
它把 11 家知名大模型平台集中到了一起,统一了接口,可以用相同的方式调用不同模型。切换模型时,只需要改动一个字符串,不用在不同的 API 之间摸不着头脑了。
11/26/2024 1:03:37 PM
汪淼
提示词:怎样与大模型沟通
同前面讲大模型特点类似,关于如何使用 GPT,我们也会分成两个视角:用户视角和技术视角。 这一讲,我们先从用户视角来看看如何用好 GPT。 用好 GPT若要充分发挥 GPT 的效用,需遵循以下步骤:首先是定义任务目标。
11/26/2024 11:44:04 AM
greencoatman
【RAG】浅看引入智能信息助理提升大模型处理复杂推理任务的潜力-AssisTRAG
AssisTRAG通过集成一个智能信息助手来提升LLMs处理复杂推理任务的能力。 该框架由两个主要组件构成:一个冻结的主语言模型和一个可训练的助手语言模型。 AssisTRAG与之前的RAG对比1.
11/26/2024 8:50:20 AM
余俊晖
OpenAI怒斥Scaling撞墙论!o1已产生推理直觉潜力巨大
最近,OpenAI高级研究副总裁Mark Chen在炉边谈话中,正式否认「Scaling Law撞墙论」。 他表示,并没有看到Scaling Law撞墙,甚至OpenAI还有两个范例——o系列和GPT系列,来保持这种Scaling。 用他的话说,「我们准确地掌握了需要解决的技术挑战」。
11/25/2024 3:50:00 PM
新智元
Claude 3.5两小时暴虐50多名专家,编程10倍速飙升!但8小时曝出惊人短板
AI智能体离自主研发,还有多远? Nature期刊的一篇研究曾证明了,GPT-4能自主设计并开展化学实验,还能阅读文档学习如何使用实验室设备。 另有Transformer作者之一研发的「世界首个AI科学家」,一口气肝出10篇论文,完全不用人类插手。
11/25/2024 9:10:00 AM
新智元
滴滴ChatBI技术实践:智能数据分析的前沿探索与应用
一、ABI 方向的演进及 ChatBI 领域现状1. BI 产品的演进方向BI 产品的发展经历了从报表式 BI 到自助式 BI 的演变,而当前智能 BI 则吸引了大家的广泛关注与大量投入。 无论是早期的增强分析技术,还是如今新兴的 ChatBI 产品形态,其核心目的都在于降低用户利用数据的门槛与成本。
11/25/2024 8:50:24 AM
王涛
火山引擎基于大模型 ChatBI 的演进与实践
一、背景与趋势1. BI 平台演进 - 全面进入智能化在探讨火山引擎 BI 工具的发展历程时,可以清晰地划分为几个关键阶段,这些阶段亦与市面上主流 BI 工具的演进过程相吻合。 最初,传统 BI 工具主要聚焦于报表平台,由业务方提出需求,产研团队作为数据的主要生产者,负责制造简单的报表,以辅助经营仪表盘的制作。
11/25/2024 8:20:22 AM
刘然
腾讯混元大模型核心论文曝光:Scaling law、MoE、合成数据以及更多
随着 ChatGPT 的横空出世,大语言模型能力开始在各项领域(传统 NLP、数学、代码等)得到广泛验证,目前已经深刻影响到腾讯混元团队日常生活的方方面面。 腾讯混元团队长期致力于大语言模型的探索之路,大模型生产的各个环节开展研究创新以提升其基础能力,并将混元大模型的能力跟业务做深度结合,让生成式 AI 成为业务增长的放大器。 大语言模型的设计、训练和优化是一项复杂的系统工程,涉及到模型结构创新、训练范式优化、数据获取和评测设计、关键能力提升和挑战性问题的解决等方方面面。
11/22/2024 5:23:00 PM
新闻助手
首个可保留情感的音频 LLM:Meta 重磅开源 7B-Spirit LM,一网打尽“音频 + 文本”多模态任务
Meta 开源了一个基础多模态语言模型 Spirit LM,基于一个 70 亿参数的预训练文本语言模型,交错使用文本和语音数据进行训练,使模型能够自由地混合文本和语音,在任一模态中生成语言内容。
11/22/2024 1:04:32 PM
问舟
谷歌 Gemini 突发试验版模型:重回竞技榜第一,新版 GPT-4o 只领先了 1 天
在新版 GPT-4o 刚登顶竞技榜后 1 天,立马发布最新试验版模型 Gemini-Exp-1121 夺回冠军宝座。要知道,一周前上一版模型 Gemini-Exp-1114 才发布。这怕不是拿准了 OpenAI 会来争擂台,故意留了一手。
11/22/2024 12:45:30 PM
汪淼
写给小白的大模型入门科普
什么是大模型? 大模型,英文名叫Large Model,大型模型。 早期的时候,也叫Foundation Model,基础模型。
11/22/2024 10:45:20 AM
小枣君
没有思考过 Embedding,谈何 RAG,更不足以谈 AI大模型
今天,我们来聊聊 AI 大模型,有一个非常重要概念 "Embedding"。 你可能听说过它,也可能对它一知半解。 如果你没有深入了解过 Embedding,那你就无法真正掌握 RAG 技术,更不能掌握 AI 大模型精髓所在。
11/21/2024 3:44:21 PM
渔夫
收敛速度最高8倍,准确率提升超30%!华科发布MoE Jetpack框架 | NeurIPS 2024
混合专家模型(MoE, Mixture of Experts)是一种通过动态激活网络的部分结构来提升计算效率的架构,可以在保持相对稳定的计算成本的前提下大幅增加参数量,从而有效提升模型性能。 这一特性使得MoE能够兼顾模型的规模与效率,已广泛应用于各种大规模任务。 然而,MoE模型通常需要在大型数据集上预训练以获得理想性能,导致其对时间和计算资源的需求极高,这也限制了其在深度学习社区中的普及性。
11/21/2024 10:21:06 AM
新智元
405B大模型也能线性化!斯坦福MIT最新研究,0.2%训练量让线性注意力提分20+
生产级大模型应用线性注意力的方法,来了。 线性Attention(包括RNN系列),再也不用困在几B参数的范围内娱乐了。 一套方法,即可线性化现有各种量级的Transformer模型,上至Llama 3.1 405B,也只需要十来张显卡在两天内搞定!
11/21/2024 8:39:08 AM
新智元
微调大型语言模型(LLM)的五个技巧
译者 | 李睿审校 | 重楼数据质量、模型架构以及偏见缓解方面的专家建议开发人员可以掌握LLM微调来提高人工智能开发的性能和效率。 为什么微调至关重要大型语言模型(LLM)配备了处理广泛任务的通用能力,包括文本生成、翻译、提取摘要和回答问题。 尽管LLM的性能表现非常强大,但它们在特定的任务导向型问题或特定领域(例如医学和法律等)上仍然效果不佳。
11/21/2024 8:22:45 AM
李睿
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