
告别RAG延迟!LLM首个即插即用“记忆解码器”问世!
告别RAG延迟!LLM首个即插即用“记忆解码器”问世!一句话概括,还在嫌弃RAG太慢?这帮研究员直接把检索数据库"蒸馏"成了一个小模型,实现了不检索的检索增强,堪称懒人福音。
一句话概括,还在嫌弃RAG太慢?这帮研究员直接把检索数据库"蒸馏"成了一个小模型,实现了不检索的检索增强,堪称懒人福音。
所有学LLM的人都要知道的内容。 这可能是对于大语言模型(LLM)原理最清晰、易懂的解读。
大语言模型(LLM)正从工具进化为“裁判”(LLM-as-a-judge),开始大规模地评判由AI自己生成的内容。这种高效的评估范式,其可靠性与人类判断的一致性,却很少被深入验证。
一家名为Palabra AI 的初创公司正在开发 AI 语音翻译引擎,致力于解决教学大型语言模型(LLMs)理解多种语言这一颇具挑战性的难题。
前沿 AI 模型真的能做到博士级推理吗? 前段时间,谷歌、OpenAI 的模型都在数学奥林匹克(IMO)水平测试中达到了金牌水准,这样的表现让人很容易联想到 LLM 是不是已经具备了解决博士级科研难题的推理能力?
Anthropic 已收购 Humanloop 的联合创始人和大部分团队成员,该公司是一个专注于提示管理、LLM 评估和可观测性的平台,此举旨在强化其企业战略。
幻觉,作为AI圈家喻户晓的概念,这个词您可能已经听得耳朵起茧了。我们都知道它存在,也普遍接受了它似乎无法根除,是一个“老大难”问题。但正因如此,一个更危险的问题随之而来:当我们对幻觉的存在习以为常时,我们是否也开始对它背后的系统性风险变得麻木?我们是真的从第一性原理上理解了它,还是仅仅在用一个又一个的补丁(比如RAG)来被动地应对它?
当前 GPT 类大语言模型的表征和处理机制,仅在输入和输出接口层面对语言元素保持可解释的语义映射。相比之下,人类大脑直接在分布式的皮层区域中编码语义,如果将其视为一个语言处理系统,它本身就是一个在全局上可解释的「超大模型」。
近年来,强化学习(RL)在大型语言模型(LLM)的微调过程中,尤其是在推理能力提升方面,取得了显著的成效。传统的强化学习方法,如近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)及其变种,包括组相对策略优化(Group Relative Policy Optimization,GRPO),在处理复杂推理任务时表现出了强大的潜力。
当前训练强大的大语言模型(LLM),就像是培养一个顶尖运动员,需要大量的、由专家(人类标注员)精心设计的训练计划和教材(高质量的标注数据)。