反正都是生成式模型，人和AI又有啥区别？｜智能渐近线
反正都是生成式模型，人和AI又有啥区别？｜智能渐近线当前，生成式AI正席卷整个社会，大语言模型（LLMs）在文本（ChatGPT）和图像（DALL-E）生成方面取得了令人惊叹的成就，仅仅依赖零星几个提示词，它们就能生成超出预期的内容
来自主题: AI技术研报
7631 点击 2024-11-30 10:21
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当前，生成式AI正席卷整个社会，大语言模型（LLMs）在文本（ChatGPT）和图像（DALL-E）生成方面取得了令人惊叹的成就，仅仅依赖零星几个提示词，它们就能生成超出预期的内容
一家总部位于美国加州的初创公司Tilde，正在构建解释器模型，解读模型的推理过程，并通过引导采样动态调整生成策略，提升大语言模型的推理能力和生成精度。相比直接优化提示的提示工程，这一方法展现出更灵活高效的潜力，有望重塑AI交互方式。
让AI来评判AI，即利用大语言模型(LLM)作为评判者，已经成为近半年的Prompt热点领域。这个方向不仅代表了AI评估领域的重要突破，更为正在开发AI产品的工程师们提供了一个全新的思路。
近日，《Mechanical System and Signal Processing》（MSSP）在线发表刊登北航 PHM 团队最新研究成果：基于大语言模型的轴承故障诊断框架（LLM-based Framework for Bearing Fault Diagnosis）。
在人工智能领域，与AI进行无缝的实时交互一直是开发者和研究者面临的一大挑战。特别是将文本、图片、音频等多模态信息整合成一个连贯的对话系统，更是难上加难。尽管像GPT-4这样的语言模型在对话流畅性和上下文理解上取得了长足进步，但在实际应用中，这些模型仍然存在不足之处：
Meta最近开源了多个AI项目，包括图像分割模型SAM 2.1、多模态语言模型Spirit LM、自学评估器和改进的跨语言句子编码器Mexma等，提升了AI在图像处理和语音识别领域的能力，进一步推动了AI研究的进展。
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。
2022 年，以ChatGPT 大语言模型（LLM）的发布为标志， AI 神经网络的类人学习能力取得了里程碑式的进展，在全球范围内掀起了一股 AI 热潮。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
在当今人工智能迅猛发展的时代，大语言模型（LLMs）已成为众多AI应用的核心引擎。然而，来自ETH Zurich和Google DeepMind的一项最新研究揭示了一个令人深思的现象：这些看似强大的模型存在着严重的“盲从效应”。