「越狱」事件频发,如何教会大模型「迷途知返」而不是「将错就错」?
「越狱」事件频发,如何教会大模型「迷途知返」而不是「将错就错」?大型语言模型(LLM)展现出了令人印象深刻的智能水平。因此,确保其安全性显得至关重要。已有研究提出了各种策略,以使 LLM 与人类伦理道德对齐。然而,当前的先进模型例如 GPT-4 和 LLaMA3-70b-Instruct 仍然容易受到越狱攻击,并被用于恶意用途。
大型语言模型(LLM)展现出了令人印象深刻的智能水平。因此,确保其安全性显得至关重要。已有研究提出了各种策略,以使 LLM 与人类伦理道德对齐。然而,当前的先进模型例如 GPT-4 和 LLaMA3-70b-Instruct 仍然容易受到越狱攻击,并被用于恶意用途。
网友不吝赞叹:AI 视觉生成又迈出了一大步。
AI 视频圈正「互扯头花」。
LLaMA3-405B的模型效果已经赶上目前最好的闭源模型GPT-4o和Claude-3.5,这可能是未来大模型开源与闭源的拐点,这里就LLaMA3的模型结构、训练过程与未来影响等方面说说我的看法。
只用1890美元、3700 万张图像,就能训练一个还不错的扩散模型。
2024 年的 AI 图像生成技术,又提升到了一个新高度。
适逢Llama 3.1模型刚刚发布,英伟达就发表了一篇技术博客,手把手教你如何好好利用这个强大的开源模型,为领域模型或RAG系统的微调生成合成数据。
在Meta的Llama 3.1训练过程中,其运行的1.6万个GPU训练集群每3小时就会出现一次故障,意外故障中的半数都是由英伟达H100 GPU和HBM3内存故障造成的。
每3个小时1次、平均1天8次,Llama 3.1 405B预训练老出故障,H100是罪魁祸首?
不是大模型用不起,而是小模型更有性价比。