大模型玩《宝可梦》达人类水平!网友喊话世界冠军:是时候一较高下了
大模型玩《宝可梦》达人类水平!网友喊话世界冠军:是时候一较高下了基于大模型的Agent会玩宝可梦了,人类水平的那种!名为PokéLLMon,现在它正在天梯对战中与人类玩家一较高下:
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基于大模型的Agent会玩宝可梦了,人类水平的那种!名为PokéLLMon,现在它正在天梯对战中与人类玩家一较高下:
现在一句口令,就能指挥汽车了。比如说声“我开会要迟到了”“我不想让我朋友等太久”等等,车就能理解,并且自动加速起来。
大模型的新考验来了!近日,来自卡内基梅隆大学的研究人员发布了评估LLM多模态Web代理性能的基准测试。
造大模型的成本,又被打下来了!这次是数据量狂砍95%的那种。陈丹琦团队最新提出大模型降本大法——数据选择算法LESS, 只筛选出与任务最相关5%数据来进行指令微调,效果比用整个数据集还要好。
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。
今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Laboratory)的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 ,本文被 ICLR 2024 接收,代码已开源。
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。
混合专家(MoE)架构已支持多模态大模型,开发者终于不用卷参数量了!北大联合中山大学、腾讯等机构推出的新模型MoE-LLaVA,登上了GitHub热榜。
AI大模型并非越大越好?过去一个月,关于大模型变小的研究成为亮点,通过模型合并,采用MoE架构都能实现小模型高性能。
作为人工智能领域划时代的技术革新,大模型卓越的生成能力和流畅的自然交互方式,正不断突破人机交互的想象边界,引领我们进入到一个全新的智能交互时代。