
生成式人工智能应用于教育,还要历经多少关卡?
生成式人工智能应用于教育,还要历经多少关卡?生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,简称生成式 AI)是 AI 的一种形式,可以生成从论文到视频等任何东西,协助人类处理信息和数据。生成式人工智能的引入,特别是 ChatGPT 等「大型语言模型」(LLM) 聊天机器人的引入,使得许多人预测这项新技术将改变现有的教育模式。
生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence,简称生成式 AI)是 AI 的一种形式,可以生成从论文到视频等任何东西,协助人类处理信息和数据。生成式人工智能的引入,特别是 ChatGPT 等「大型语言模型」(LLM) 聊天机器人的引入,使得许多人预测这项新技术将改变现有的教育模式。
OpenAI的竞争对手Anthropic发现了一种称为"多样本越狱攻击"的漏洞,可以绕过大型语言模型的安全防护措施。这种攻击利用了模型的长上下文窗口,通过在提示中添加大量假对话来引导模型产生有害的反应。虽然已经采取了一些缓解措施,但该漏洞仍然存在。
苹果首次披露了在多模态大型语言模型(LLM)研究领域的最新突破,并在生成式AI领域“开辟新天地”。探索生成式AI领域,将AI技术引入iPhone
最近几年,基于 Transformer 的架构在多种任务上都表现卓越,吸引了世界的瞩目。使用这类架构搭配大量数据,得到的大型语言模型(LLM)等模型可以很好地泛化用于真实世界用例。
在过去的 2023 年中,大型语言模型(LLM)在潜力和复杂性方面都获得了飞速的发展。展望 2024 年的开源和研究进展,似乎我们即将进入一个可喜的新阶段:在不增大模型规模的前提下让模型变得更好,甚至让模型变得更小。
大型语言模型(LLM)的成功离不开「基于人类反馈的强化学习(RLHF)」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段,首先,给定一对偏好和不偏好的行为,训练一个奖励模型,通过分类目标为前者分配更高的分数。
2023 年,大型语言模型(LLM)以其强大的生成、理解、推理等能力而持续受到高度关注。然而,训练和部署 LLM 非常昂贵,需要大量的计算资源和内存,因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的方法。
多模态大型语言模型进展如何?盘点 26 个当前最佳多模态大型语言模型。
随着大型语言模型(LLM)技术日渐成熟,提示工程(Prompt Engineering)变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南,包括微软、OpenAI 等等。
距离上次推出的 v0.4.0 大版本的三周后,我们又再次迎来了重大的更新 — v0.5.0!在这个最新版本中,我们隆重推出了 AI Agent 能力。