小米大模型第二代来了! 相比第一代,训练数据规模更大、品质更高,训练策略与微调机制上也进行了深入打磨。
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第8届CoRL于2024年11月6日至9日在德国慕尼黑举行,展示了机器人学习领域的前沿研究和发展,尤其是在自主系统、机器人控制和多模态人工智能领域。
大模型的记忆限制被打破了,变相实现“无限长”上下文。最新成果,来自清华、厦大等联合提出的LLMxMapReduce长本文分帧处理技术。
在Prompt工程领域,规划任务一直以来都是一个巨大的挑战,因为这要求大语言模型(LLMs)不仅能够理解自然语言,还能有效执行复杂推理和应对长时间跨度的操作。
近日,伊利诺伊大学香槟分校的研究团队发布了一篇开创性论文,首次从理论层面证明了大语言模型(LLM)中的prompt机制具有图灵完备性。这意味着,通过合适的prompt设计,一个固定大小的Transformer模型理论上可以计算任何可计算函数。这一突破性发现为prompt工程提供了坚实的理论基础。
让 LLM 在自我进化时也能保持对齐。
AI,LLM,模型训练,人工智能
改进KV缓存压缩,大模型推理显存瓶颈迎来新突破—— 中科大研究团队提出Ada-KV,通过自适应预算分配算法来优化KV缓存的驱逐过程,以提高推理效率。
大型语言模型在学习概念时竟然会形成令人惊讶的几何结构,比如代码和数学特征会形成一个「叶(lobe)」,类似于我们在做磁共振功能成像时看到的大脑功能性脑叶。这说明什么呢?
文章详细讨论了如何确保大型语言模型(LLMs)输出结构化的JSON格式,这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。