无需人工标注!LLM加持文本嵌入学习:轻松支持100种语言,适配数十万下游任务
无需人工标注!LLM加持文本嵌入学习:轻松支持100种语言,适配数十万下游任务使用LLM生成海量任务的文本数据,无需人工标注即可大幅提升文本嵌入的适用度,只需1000训练步即可轻松扩展到100种语言。
使用LLM生成海量任务的文本数据,无需人工标注即可大幅提升文本嵌入的适用度,只需1000训练步即可轻松扩展到100种语言。
大模型幻觉问题还有另一种解法?斯坦福联手OpenAI研究人员提出「元提示」新方法,能够让大模型成为全能「指挥家」,汇聚不同专家模型精华,让GPT-4的输出更精准。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI 等等。
如果语言模型是巫师,代码预训练就是魔杖!
谷歌Bard又行了?在第三方LLM「排位赛」排行榜上,Bard击败GPT-4成为第二名。Jeff Dean兴奋宣布:谷歌回来了!
最新科学大模型浦科化学(ChemLLM),发布即开源!
1 月 24 日,Nature Machine Intelligence 杂志在《Anniversary AI reflections》(周年人工智能反思)专题中,再次联系并采访了近期在期刊发表评论和观点文章的作者,请他们从各自所在领域中举例说明人工智能如何改变科学过程。
借助强大多模态模型,开创全新的网络智能体 Hongliang He1,3∗, Wenlin Yao2, Kaixin Ma2, Wenhao Yu2, Yong Dai2, Hongming Zhang2, Zhenzhong Lan3, Dong Yu2 1 浙江大学,2 腾讯 AI 实验室,3 西湖大学
融合多个异构大语言模型,中山大学、腾讯 AI Lab 推出 FuseLLM
本文介绍首个大模型时代下的文本水印综述,由清华、港中文、港科广、UIC、北邮联合发布,全面阐述了大模型时代下文本水印技术的算法类别与设计、评估角度与指标、实际应用场景,同时深入探讨了相关研究当前面临的挑战以及未来发展的方向,探索文本水印领域的前沿趋势。