Claude 3说服力堪比人类!Anthropic最新研究揭秘LLM惊人能力
Claude 3说服力堪比人类!Anthropic最新研究揭秘LLM惊人能力人工智能模型在对话说服力方面表现如何?
人工智能模型在对话说服力方面表现如何?
近,来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM 研究院等机构的研究人员探索了模型重编程 (model reprogramming) 在大语言模型 (LLMs) 上应用,并提出了一个全新的视角
为解决大模型(LLMs)在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题,本文作者提出了一种新型架构:Infini-Transformer,它可以在有限内存条件下,让基于Transformer的大语言模型(LLMs)高效处理无限长的输入序列。实验结果表明:Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型,内存最高可节约114倍。
在实践中,人类预测的准确性依赖于「群体智慧」(wisdom of the crowd)效应,即通过聚集一群个体预测者,对未来事件的预测准确率会显著提高
大语言模型(LLM),通过在海量数据集上的训练,展现了超强的多任务学习、通用世界知识目标规划以及推理能力
近日,来自佐治亚大学、新泽西理工学院、弗吉尼亚大学、维克森林大学、和腾讯 AI Lab 的研究者联合发布了解释性技术在大语言模型(LLM)上的可用性综述,提出了 「Usable XAI」 的概念,并探讨了 10 种在大模型时代提高 XAI 实际应用价值的策略。
一个仅用 1000 行代码即可在 CPU/fp32 上实现 GPT-2 训练的项目「llm.c」
大语言模型潜力被激发—— 无需训练大语言模型就能实现高精度时序预测,超越一切传统时序模型。
大模型在今年的落地,除了对用 AI 对已有业务进行改造和提效外,算力和推理的优化,可能是另外一项重要的实践了。这在腾讯的两个完全不同的业务上有着明显的体现。
近日,朱泽园 (Meta AI) 和李远志 (MBZUAI) 的最新研究《语言模型物理学 Part 3.3:知识的 Scaling Laws》用海量实验(50,000 条任务,总计 4,200,000 GPU 小时)总结了 12 条定律,为 LLM 在不同条件下的知识容量提供了较为精确的计量方法。