
小模型如何进行上下文学习?字节跳动 & 华东师大联合提出自进化文本识别器
小模型如何进行上下文学习?字节跳动 & 华东师大联合提出自进化文本识别器我们都知道,大语言模型(LLM)能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习,这种方式被称为「上下文学习」(In-context Learning)。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能,但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高,无法使用大模型。
我们都知道,大语言模型(LLM)能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习,这种方式被称为「上下文学习」(In-context Learning)。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能,但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高,无法使用大模型。
LeCun引战,LLM根本不会推理!大模型「涌现」,终究离不开上下文学习
月初刚测了GPT-4 Turbo上下文真实实力的大神Greg Kamradt又盯上了Anthropic刚更新的Claude 2.1。他自己花了1016刀测完之后显示,Claude 2.1在上下文长度达到90K后,性能就会出现明显下降。
OpenAI开发者大会后不久,它的最强竞对Claude也宣布推出了重磅更新。更新后的Claude 2.1,上下文长度直接翻番到20万,重新超过了GPT-4。
OpenAI DevDay发布会上,OpenAI推出了GPT-4 Turbo,该模型在上下文长度、控制方法、模型知识内容更新等方面进行了全面升级。此外,OpenAI还发布了GPTs和Assistants API,构建了大模型生态和AI应用开发平台。
OpenAI的CEO Altman在分享了GPT-4的数十项新增功能和改进,并降低了平台许多服务的定价: 新的GPT-4 Turbo模型,功能更强大、更便宜并支持128K上下文窗口。 最为关键的是,发布了GPTs功能,能让每个用户自己制作自己「定制化的ChatGPT」,还能通过即将发布的「GPT Store」来让自己定制的GPT为自己挣钱!
美国人工智能公司 OpenAI 的开发者大会正式开启,创始人 Sam Altman 在台上和同事,只用 45 分钟时间,就「轰」出了团队最新的成果 GPT-4 Turbo,后者不仅更快、有更长的上下文、而且更好的控制。
OpenAI在首次开发者大会上宣布推出GPT-4 Turbo和众多新功能,包括Assistant API、多模态功能和GPT Store。GPT-4 Turbo具有更大的上下文窗口和更快的输出速度,而Assistant API使开发者更容易构建自己的AI应用程序。同时,GPT Store将允许用户创建和分享自定义版本的GPT。
OpenAI在首届开发者日上,正式公布自定义GPT。与此同时,现有的GPT-4也迎来一大波更新。 新版本GPT-4 Turbo,支持128k上下文,知识截止更新到2023年4月,视觉能力、DALL·E3,文字转语音TTS等等全都对API开放…… API价格还打了3-5折。
LLM这个缩写在机器翻译中被误解为“法学硕士”,而不是“大语言模型”。 • 机器翻译系统通常依赖上下文和大量文本数据来学习翻译,导致LLM更容易被翻译成“法学硕士”。