文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
来自主题: AI技术研报
8867 点击 2024-10-31 10:14
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文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
2024年是大模型的行业落地的一年，除了教育、通信、金融、医疗之外，能源行业也逐步凸显出对于大模型的拥抱。
Robin3D通过鲁棒指令数据生成引擎（RIG）生成的大规模数据进行训练，以提高模型在3D场景理解中的鲁棒性和泛化能力，在多个3D多模态学习基准测试中取得了优异的性能，超越了以往的方法，且无需针对特定任务的微调。
1%的合成数据，就让LLM完全崩溃了？ 7月，登上Nature封面一篇论文证实，用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」，9次迭代后就会让模型原地崩溃。
该研究主要探讨了大语言模型的全局剪枝方法，旨在提高预训练语言模型的效率。该成果的发表为大模型的剪枝与优化研究提供了新的视角，并在相关领域具有重要的应用潜力。
LLM依然不会规划，LRM可以吗？ OpenAI声称，草莓o1已经突破了自回归LLM常规限制，成为一种新型的「大推理模型」（LRM）。
知名开源数据科学平台提供商Anaconda 今天宣布推出AI Navigator，这是一款新型桌面应用程序，允许用户在笔记本电脑或个人电脑上本地运行一系列人工智能应用的大型语言模型（LLMs），而无需将任何数据发送到云服务器。
大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。然而，如何将核心要素集成到一个统一的框架中，能够进行端到端优化，仍然是一个亟待解决的问题。
Google DeepMind的SCoRe方法通过在线多轮强化学习，显著提升了大型语言模型在没有外部输入的情况下的自我修正能力。该方法在MATH和HumanEval基准测试中，分别将自我修正性能提高了15.6%和9.1%。
多个LLM联合，可以迈向更强大系统！最新研究发现，GPT-4能够提升同伴的性能，能够让数学能力暴涨11.6%。