号称不可能轻易被击败的AGI基准ARC-AGI被GPT-4o撼动,GPT-4o以在公共测试集50%、在训练集71%的准确率成为了新的SOTA!
号称不可能轻易被击败的AGI基准ARC-AGI被GPT-4o撼动,GPT-4o以在公共测试集50%、在训练集71%的准确率成为了新的SOTA!
CVPR正在进行中,中国科研力量再次成为场内外焦点之一。
本⽂介绍由清华等⾼校联合推出的⾸个开源的⼤模型⽔印⼯具包 MarkLLM。MarkLLM 提供了统⼀的⼤模型⽔印算法实现框架、直观的⽔印算法机制可视化⽅案以及系统性的评估模块,旨在⽀持研究⼈员⽅便地实验、理解和评估最新的⽔印技术进展。通过 MarkLLM,作者期望在给研究者提供便利的同时加深公众对⼤模型⽔印技术的认知,推动该领域的共识形成,进⽽促进相关研究的发展和推⼴应⽤。
大语言模型提示中,竟有不少「怪癖」:重复某些内容,准确性就大大提高;人名变匿名,准确性就大大下降。最近,马里兰OpenAI等机构的30多位研究者,首次对LLM的提示技术进行了大规模系统研究,并发布75页详尽报告。
大语言模型(LLM)的迅速发展,引发了关于如何评估其公平性和可靠性的热议。
训练数据的数量和质量,对LLM性能的重要性已经是不言自明的事实。然而,Epoch AI近期的一篇论文却给正在疯狂扩展的AI模型们泼了冷水,他们预测,互联网上可用的人类文本数据将在四年后,即2028年耗尽。
才用了112台A800,就能训出性能达GPT-4 90%的万亿参数大模型?智源的全球首个低碳单体稠密万亿参数大模型Tele-FLM,有望解决全球算力紧缺难题!此外,全新思路的原生多模态「世界模型」Emu 3等都浅亮相了一把。2024的智源大会,依然是星光熠熠,学术巨佬含量超标。
刚刚,英伟达全新发布的开源模型Nemotron-4 340B,有可能彻底改变训练LLM的方式!从此,或许各行各业都不再需要昂贵的真实世界数据集了。而且,Nemotron-4 340B直接超越了Mixtral 8x22B、Claude sonnet、Llama3 70B、Qwen 2,甚至可以和GPT-4掰手腕!
性能超越 Llama-3,主要用于合成数据。
苹果一出手,在手机等移动设备上部署大模型不可避免地成为行业关注焦点。