LoRA综述来了! 浙大《大语言模型的LoRA研究》综述
LoRA综述来了! 浙大《大语言模型的LoRA研究》综述低秩适应(Low-Rank Adaptation,LoRA)通过可插拔的低秩矩阵更新密集神经网络层,是当前参数高效微调范式中表现最佳的方法之一。此外,它在跨任务泛化和隐私保护方面具有显著优势。
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低秩适应(Low-Rank Adaptation,LoRA)通过可插拔的低秩矩阵更新密集神经网络层,是当前参数高效微调范式中表现最佳的方法之一。此外,它在跨任务泛化和隐私保护方面具有显著优势。
Scaling Laws当道,但随着大模型应用的发展,基础模型不断扩大的参数也成了令开发者们头疼的问题。
最高端的大模型,往往需要最朴实的语言破解。来自EPFL机构研究人员发现,仅将一句有害请求,改写成过去时态,包括GPT-4o、Llama 3等大模型纷纷沦陷了。
从去年开始,奥特曼就已经开始满世界飞,到处找人拉投资、谈合作,在积极推进他在OpenAI内部实现「自研芯片」的计划。如今,这个和英伟达「脱钩」的想法终于有了一点实际进展。
GPT-4o mini头把交椅还未坐热,Mistral AI联手英伟达发布12B参数小模型Mistral Nemo,性能赶超Gemma 2 9B和Llama 3 8B。
Nullmax的“类脑”模型,是直接参考斑马鱼脑结构设计,不同于其他几家端到端方案思路,因此Nullmax在数据驱动的端到端基础上,提出了“智能驱动”。
价格战的烽烟终究是吹到了OpenAI,取代GPT-3.5的GPT-4o mini正式上线,每100万Token的输入/输出分别是15美分/60美分。而在此之前,国内的大模型厂商已经把大模型的体验成本降低到了几乎免费。 继“百模大战”后,越来越多企业意识到大模型只是“技术和能力”,只有利用这个新工具帮行业解决实际问题,才能让大模型在业务层面带来效率提升,本质上这也是大模型“商业化”的必经之路。
WEB不死,浏览器将兴。
人工智能能力的稳步提高并没有阈值的变化那么重要。
AI经过多轮“自我提升”,能力不增反降?