最新综述：LLM作为法官，用AI评判AI
最新综述：LLM作为法官，用AI评判AI让AI来评判AI，即利用大语言模型(LLM)作为评判者，已经成为近半年的Prompt热点领域。这个方向不仅代表了AI评估领域的重要突破，更为正在开发AI产品的工程师们提供了一个全新的思路。
来自主题: AI技术研报
10653 点击 2024-11-29 09:11
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让AI来评判AI，即利用大语言模型(LLM)作为评判者，已经成为近半年的Prompt热点领域。这个方向不仅代表了AI评估领域的重要突破，更为正在开发AI产品的工程师们提供了一个全新的思路。
你是否有过这样的感受，当你感觉焦虑的时候，做出的决策和反应都与正常情况下不同？
近日，《Mechanical System and Signal Processing》（MSSP）在线发表刊登北航 PHM 团队最新研究成果：基于大语言模型的轴承故障诊断框架（LLM-based Framework for Bearing Fault Diagnosis）。
这是一个不容小觑的最新推理框架，它解耦了LLM的记忆与推理，用此框架Fine-tuned过的LLaMa-3.1-8B在TruthfulQA数据集上首次超越了GPT-4o。
在人工智能领域，与AI进行无缝的实时交互一直是开发者和研究者面临的一大挑战。特别是将文本、图片、音频等多模态信息整合成一个连贯的对话系统，更是难上加难。尽管像GPT-4这样的语言模型在对话流畅性和上下文理解上取得了长足进步，但在实际应用中，这些模型仍然存在不足之处：
在当今多模态领域，CLIP 模型凭借其卓越的视觉与文本对齐能力，推动了视觉基础模型的发展。CLIP 通过对大规模图文对的对比学习，将视觉与语言信号嵌入到同一特征空间中，受到了广泛应用。
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。
2022 年，以ChatGPT 大语言模型（LLM）的发布为标志， AI 神经网络的类人学习能力取得了里程碑式的进展，在全球范围内掀起了一股 AI 热潮。
将知识图谱技术与RAG有机结合的GraphRAG可谓是今年下半年来的LLM应用领域的一个热点，借助大模型从非结构化文本数据创建知识图谱与摘要，并结合图与向量索引技术来提高对复杂用户查询的检索增强与响应质量。
不管是编写和调试代码，还是通过函数调用来使用外部工具，又或是控制机器人，都免不了需要 LLM 生成结构化数据，也就是遵循某个特定格式（如 JSON、SQL 等）的数据。 但使用上下文无关语法（CFG）来进行约束解码的方法并不高效。针对这个困难，陈天奇团队提出了一种新的解决方案：XGrammar。