
RL 是 LLM 的新范式
RL 是 LLM 的新范式AGI 正在迎来新范式,RL 是 LLM 的秘密武器。
AGI 正在迎来新范式,RL 是 LLM 的秘密武器。
昨天,李沐回到了母校上海交大,做了一场关于 LLM 和个人生涯的分享。本文是机器之心梳理的李沐演讲内容
Replika 是一款虚拟陪伴(AI 伴侣)应用,成立于 2017 年,在 LLM 技术爆发之前。
检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术正在彻底革新 AI 应用领域,通过将外部知识库和 LLM 内部知识的无缝整合,大幅提升了 AI 系统的准确性和可靠性。然而,随着 RAG 系统在各行各业的广泛部署,其评估和优化面临着重大挑战
预计在 2025 年能看到企业端 GenAI 的大规模放量
大语言模型 (LLM) 经历了重大的演变,最近,我们也目睹了多模态大语言模型 (MLLM) 的蓬勃发展,它们表现出令人惊讶的多模态能力。 特别是,GPT-4o 的出现显著推动了 MLLM 领域的发展。然而,与这些模型相对应的开源模型却明显不足。开源社区迫切需要进一步促进该领域的发展,这一点怎么强调也不为过。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,各行各业加快了 LLM 应用落地的步伐。为了改进 LLM 的实际应用效果,业界做出了诸多努力。
大型语言模型(LLM)展现出了令人印象深刻的智能水平。因此,确保其安全性显得至关重要。已有研究提出了各种策略,以使 LLM 与人类伦理道德对齐。然而,当前的先进模型例如 GPT-4 和 LLaMA3-70b-Instruct 仍然容易受到越狱攻击,并被用于恶意用途。
LLM 很强,而为了实现 LLM 的可持续扩展,有必要找到并实现能提升其效率的方法,混合专家(MoE)就是这类方法的一大重要成员。
我们知道 LLM 是在大规模计算机集群上使用海量数据训练得到的,机器之心曾介绍过不少用于辅助和改进 LLM 训练流程的方法和技术。而今天,我们要分享的是一篇深入技术底层的文章,介绍如何将一堆连操作系统也没有的「裸机」变成用于训练 LLM 的计算机集群。