近日,DeepMind 团队将水印技术和投机采样(speculative sampling)结合,在为大语言模型加入水印的同时,提升其推理效率,降低推理成本,因此适合用于大规模生产环境。
近日,DeepMind 团队将水印技术和投机采样(speculative sampling)结合,在为大语言模型加入水印的同时,提升其推理效率,降低推理成本,因此适合用于大规模生产环境。
今天凌晨,新晋诺贝尔化学奖得主、DeepMind 创始人哈萨比斯参与撰写的新论文登上了 Nature,主题是如何更准确地识别并纠正量子计算机内部的错误。
科幻影响AI想象与现实发展,揭示人类需求。
随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降,对于个人或小型机构而言,预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM 就是一个典型案例,其模型参数量与数据量并非十分庞大,基本处于参数量为 B 级别、数据量为 T 级别的规模。
人类离电影《黑客帝国》的场景,似乎又近了一步。
在数据分布持续变化的动态环境中,如何进行连续模型泛化?
近日,来自斯坦福、MIT等机构的研究人员推出了低秩线性转换方法,让传统注意力无缝转移到线性注意力,仅需0.2%的参数更新即可恢复精度,405B大模型两天搞定!
新的大语言模型(LLM)评估基准对于跟上大语言模型的快速发展至关重要。
论文提出了一种RAG任务分类法,将用户查询分为四个级别,并讨论了将外部数据集成到LLMs中的三种主要方式。从简单的事实检索到复杂的推理任务,每个级别都有其独特的难点和解决方案,需要不同的技术和方法来优化性能。
大模型的执行力从哪里来?