即便是最强大的语言模型（LLM），仍会偶尔出现推理错误。除了通过提示词让模型进行不太可靠的多轮自我纠错外，有没有更系统的方法解决这一问题呢？
来自主题: AI资讯
8976 点击 2024-09-08 15:57
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即便是最强大的语言模型（LLM），仍会偶尔出现推理错误。除了通过提示词让模型进行不太可靠的多轮自我纠错外，有没有更系统的方法解决这一问题呢？
头部模型的新一代模型的是市场观测、理解 LLM 走向的风向标。即将发布的 OpenAI GPT-Next 和 Anthropic Claude 3.5 Opus 无疑是 AGI 下半场最关键的事件。
我个人不是喜欢打听这些公司八卦的人，前些年移动互联网时代就已经有太多这样的小道消息，但最终都没有没什么用。重要的信息迟早会变成公开，最多晚几个月而已，又不是要考虑抢时间窗口投这些公司，花时间去探究ROI不高。
企业要用好 LLM 离不开高质量数据。和传统机器学习模型相比，LLM 对于数据需求量更大、要求更高，尤其是非结构化数据。而传统 ETL 工具并不擅长非结构化数据的处理，因此，企业在部署 LLM 的过程中，数据科学家们往往要耗费大量的时间精力在数据处理环节。这一环节既关系到 LLM 部署的效率和质量，也对数据科学家人力的 ROI 产生影响。
近日，清华大学电子系城市科学与计算研究中心的研究论文《EconAgent: Large Language Model-Empowered Agents for Simulating Macroeconomic Activities》获得自然语言处理顶会 ACL 2024杰出论文奖（Outstanding Paper Award）。
知识管理软件，也上大模型了。
SQL 即将被 AI 取代，这种说法你同意吗？
AGI 正在迎来新范式，RL 是 LLM 的秘密武器。
前段时间，Claude 3.5帮助右手骨折工程师一周肝出3000行代码。现在，又有00后数学系本科生借助AI，用了一个月时间，在自家卧室手搓「核聚变反应堆」，震惊一大波网友。