AI信任危机之后,揭秘预训练如何塑造机器的「可信灵魂」
AI信任危机之后,揭秘预训练如何塑造机器的「可信灵魂」在人工智能的前沿领域,大语言模型(Large Language Models,LLMs)由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中,预训练阶段占据着举足轻重的地位,它不仅消耗了大量的计算资源,还蕴含着许多尚未揭示的秘密。
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在人工智能的前沿领域,大语言模型(Large Language Models,LLMs)由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中,预训练阶段占据着举足轻重的地位,它不仅消耗了大量的计算资源,还蕴含着许多尚未揭示的秘密。
继 1 月推出国内首个基于 MoE 架构的千亿参数量大语言模型 abab6 后,上周,通用人工智能创业公司、中国估值最高的大模型公司之一 MiniMax 推出了万亿 MoE 模型 abab 6.5。根据 MiniMax 发布的技术报告,在各类核心能力测试中,abab 6.5接近 GPT-4、 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界领先的大语言模型。
似乎所有的手机都已经用上了 AI 功能,但唯独少了 iPhone。 今年 2 月底,知名科技记者 Mark Gurman 爆料称,苹果决定取消电动车项目,并转向生成式人工智能项目。这一消息令外界哗然,默默经营了十年的智能汽车项目不做了,反而去做 AI。苹果有拿的出手的 AI 手机吗?
在人物说话的过程中,每一个细微的动作和表情都可以表达情感,都能向观众传达出无声的信息,也是影响生成结果真实性的关键因素。
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,各类AI工具如雨后春笋般窜出。继百模大战后又即将开启AI工具大战,只不过百模大战拼的是算法、算力,而AI工具大战拼的则是用户数。
2022年下半年到2023年初,ChatGPT吸引了大量的关注,它的出现,让公众迅速接纳并开始使用生成式AI,人工智能也借此掀起了新一轮的风口。
几天前,由 Linux 基金会主办的北美开源峰会(Open Source Summit North America)在华盛顿西雅图闭幕。
最近几年,AI技术的发展远远超出普通大众和研究者的预期,「通用人工智能(AGI)」的概念也从科幻小说中走进了日常生活的讨论中,成为了许多科技公司和研究机构所追求的最终目标。
在探索人工智能领域的浪潮中,针对个人消费者C端的AI解决方案的实际落脚点,似乎依旧沿着一条较为狭窄的路径发展。
《国家科技传播中心讲坛》为中国科协打造的新型演讲类新知栏目,以科学精神,科技探索和科技产业为主要讲述内容,汇集相关领域顶尖科技工作者讲述科技创新故事,传播前沿创新成果,弘扬科学家精神。本文摘选部分以飨读者。