大模型没有免费午餐
大模型没有免费午餐618卷进大模型,谁是真正的赢家
618卷进大模型,谁是真正的赢家
在原有的应用和产业格局上思考AI,那不管ToB还是ToC可能就都是错的。思考优化百货运营是想不出电商的。
让我们训练一个 Storyteller。
在GPT-4发布后14.5个月里,LLM领域似乎已经没什么进步了?近日,马库斯的一句话引发了全网论战。大模型烧钱却不赚钱,搞AI的公司表示:难办!
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。
基于 Transformer架构的大型语言模型在各种基准测试中展现出优异性能,但数百亿、千亿乃至万亿量级的参数规模会带来高昂的服务成本。例如GPT-3有1750亿参数,采用FP16存储,模型大小约为350GB,而即使是英伟达最新的B200 GPU 内存也只有192GB ,更不用说其他GPU和边缘设备。
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。