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深度揭秘CoT!普林斯顿耶鲁发布最新报告:大模型既有记忆推理、也有概率推理

深度揭秘CoT!普林斯顿耶鲁发布最新报告:大模型既有记忆推理、也有概率推理

深度揭秘CoT!普林斯顿耶鲁发布最新报告:大模型既有记忆推理、也有概率推理

研究人员通过案例研究,利用大型语言模型(LLMs)如GPT-4、Claude 3和Llama 3.1,探索了思维链(CoT)提示在解码移位密码任务中的表现;CoT提示虽然提升了模型的推理能力,但这种能力并非纯粹的符号推理,而是结合了记忆和概率推理的复杂过程。

来自主题: AI技术研报
3572 点击    2024-11-13 09:07
Qwen2.5-Coder全系列来咯!强大、多样、实用

Qwen2.5-Coder全系列来咯!强大、多样、实用

Qwen2.5-Coder全系列来咯!强大、多样、实用

今天,我们很高兴开源“强大”、“多样”、“实用”的Qwen2.5-Coder全系列模型,致力于持续推动Open CodeLLMs的发展。

来自主题: AI技术研报
3925 点击    2024-11-12 10:26
MME-Finance:来自同花顺的金融领域多模态模型专业评估基准

MME-Finance:来自同花顺的金融领域多模态模型专业评估基准

MME-Finance:来自同花顺的金融领域多模态模型专业评估基准

MME-Finance 是一个专为金融领域设计的多模态基准测试,由同花顺财经旗下的 HiThink 研究团队联合多家高校共同开发,旨在评估和提升多模态大型语言模型(MLLMs)在金融领域的专业理解和推理能力。

来自主题: AI资讯
3603 点击    2024-11-08 14:06
全面思考,从目标到起点规划,提升LLM规划能力4%至24% |普林斯顿最新

全面思考,从目标到起点规划,提升LLM规划能力4%至24% |普林斯顿最新

全面思考,从目标到起点规划,提升LLM规划能力4%至24% |普林斯顿最新

在Prompt工程领域,规划任务一直以来都是一个巨大的挑战,因为这要求大语言模型(LLMs)不仅能够理解自然语言,还能有效执行复杂推理和应对长时间跨度的操作。

来自主题: AI资讯
3749 点击    2024-11-08 10:16
调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了

调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了

调研180多篇论文,这篇综述终于把大模型做算法设计理清了

算法设计(AD)对于各个领域的问题求解至关重要。大语言模型(LLMs)的出现显著增强了算法设计的自动化和创新,提供了新的视角和有效的解决方案。

来自主题: AI技术研报
3917 点击    2024-11-06 15:29
【新进展】知识图谱+大模型-->医疗诊断

【新进展】知识图谱+大模型-->医疗诊断

【新进展】知识图谱+大模型-->医疗诊断

近年来,生成式大型语言模型(LLMs)在各类语言任务中的表现令人瞩目,但在医疗领域的应用面临诸多挑战,尤其是在减少诊断错误和避免对患者造成伤害方面。

来自主题: AI技术研报
5115 点击    2024-11-06 09:34
利用大模型构建个性化虚拟学生代理:SOE框架的多维度评估研究

利用大模型构建个性化虚拟学生代理:SOE框架的多维度评估研究

利用大模型构建个性化虚拟学生代理:SOE框架的多维度评估研究

来自华东师范大学、南洋理工和中科院等高校的联合研究团队提出了一种新颖的人工智能教育框架“场景-对象-评估”(SOE),旨在利用大型语言模型(LLMs)构建能够模拟人类学生行为和个体差异的虚拟学生代理(LVSA)。

来自主题: AI技术研报
7054 点击    2024-11-01 12:06
大模型训练成本降一半!厦大和vivo联合推出预训练新策略,给LLM降本增效

大模型训练成本降一半!厦大和vivo联合推出预训练新策略,给LLM降本增效

大模型训练成本降一半!厦大和vivo联合推出预训练新策略,给LLM降本增效

近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)的研究取得了重大进展,并对各个领域产生了深远影响。然而,LLMs的卓越性能来源于海量数据的大规模训练,这导致LLMs的训练成本明显高于传统模型。

来自主题: AI技术研报
3907 点击    2024-11-01 10:15
探索LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法

探索LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法

探索LLM推理全阶段的JSON格式输出限制方法

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
10313 点击    2024-10-31 10:14
重磅:用DSPy写最佳推理轨迹搜索DOTS,让LLM能动态推理 |乔治梅森大学和腾讯AI最新

重磅:用DSPy写最佳推理轨迹搜索DOTS,让LLM能动态推理 |乔治梅森大学和腾讯AI最新

重磅:用DSPy写最佳推理轨迹搜索DOTS,让LLM能动态推理 |乔治梅森大学和腾讯AI最新

近日,来自乔治梅森大学和腾讯AI实验室的研究团队在这一领域取得了重大突破。他们提出了一种名为DOTS(Dynamic Optimal Trajectory Search)的创新方法,通过最佳推理轨迹搜索,显著提升LLMs的动态推理能力。

来自主题: AI技术研报
4854 点击    2024-10-21 14:51