字节大模型同传智能体,一出手就是媲美人类的同声传译水平
字节大模型同传智能体,一出手就是媲美人类的同声传译水平无论是语速超快、发音复杂的绕口令,还是精妙绝伦的文言文,又或是充满即兴和灵感的随意聊天,模型都能流畅自然地给出准确而地道的翻译结果。
无论是语速超快、发音复杂的绕口令,还是精妙绝伦的文言文,又或是充满即兴和灵感的随意聊天,模型都能流畅自然地给出准确而地道的翻译结果。
这是人类首次证明神经网络可以创建自己的地图。
自从2007年MEMS(微机电系统,Micro-Electro-Mechanical System)麦克风和加速度传感器做到iPhone内,这个低调的工业品开始逐渐被人所熟知,成就了苹果、华为、三星、小米、OPPO等各种消费电子品牌。
近年来,随着大语言模型 (LLM) 的发展,构建检索增强生成 (RAG) 解决方案成为了一个热门话题。RAG 将 LLM 的强大功能与检索模型结合,应用于专有知识数据库。然而,对于开发人员来说,一个主要挑战是将各种文档格式(如 PDF、HTML 等)转换为可供文本模型处理的格式。
「超级助手」正在走进现实。
批评不仅能让人进步,也能让大模型的能力提升。
或许只有用大模型来监督大模型,才能出现超越人类的人工智能。
全球首款AI短剧APP「Reel.AI」发布,获百度投资。
今天,OpenAI悄悄在博客上发布了一篇新论文——CriticGPT,而这也是前任超级对齐团队的「遗作」之一。CriticGPT同样基于GPT-4训练,但目的却是用来指正GPT-4的输出错误,实现「自我批评」。
是时候把数据Scale Down了!Llama 3揭示了这个可怕的事实:数据量从2T增加到15T,就能大力出奇迹,所以要想要有GPT-3到GPT-4的提升,下一代模型至少还要150T的数据。好在,最近有团队从CommonCrawl里洗出了240T数据——现在数据已经不缺了,但你有卡吗?