只要不到10行代码,就能让大模型数学能力(GSM8k)提升20%!
只要不到10行代码,就能让大模型数学能力(GSM8k)提升20%!
最近的论文表明,LLM等生成模型可以通过搜索来扩展,并实现非常显著的性能提升。另一个复现实验也发现,让参数量仅8B的Llama 3.1模型搜索100次,即可在Python代码生成任务上达到GPT-4o同等水平。
通过算法层面的创新,未来大语言模型做数学题的水平会不断地提高。
24点游戏、几何图形、一步将死问题,这些推理密集型任务,难倒了一片大模型,怎么破?北大、UC伯克利、斯坦福研究者最近提出了一种全新的BoT方法,用思维模板大幅增强了推理性能。而Llama3-8B在BoT的加持下,竟多次超越Llama3-70B!
本文由GreenBit.AI团队撰写,团队的核心成员来自德国哈索·普拉特纳计算机系统工程院开源技术小组。我们致力于推动开源社区的发展,倡导可持续的机器学习理念。我们的目标是通过提供更具成本效益的解决方案,使人工智能技术在环境和社会层面产生积极影响。
在智能涌现的当下,我们更应该期待,未来三星电视还会带来什么样的惊喜。
重新设计的骁龙8 Gen4,要给苹果上压力了。
MH-MoE 能优化几乎所有专家,实现起来非常简单。
猛然间,大模型圈掀起一股“降价风潮”。
两周前,OpenBMB开源社区联合面壁智能发布领先的开源大模型「Eurux-8x22B 」。相比口碑之作 Llama3-70B,Eurux-8x22B 发布时间更早,综合性能相当,尤其是拥有更强的推理性能——刷新开源大模型推理性能 SOTA,堪称开源大模型中「理科状元」。