一个哪够？是时候让一群AI替你打工了
一个哪够？是时候让一群AI替你打工了大模型的下一个突破方向是什么？斯坦福大学教授吴恩达的答案是AI智能体工作流。
来自主题: AI技术研报
10442 点击 2024-06-05 17:27
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大模型的下一个突破方向是什么？斯坦福大学教授吴恩达的答案是AI智能体工作流。
去年10月，硅谷VC巨头Vinod Khosla曾在X发文，“忧心忡忡”地称美国的开源大模型都会被中国抄去。万万没想到，8个多月过去，射出的回旋镖最终扎回了自己的心。
本文从技术角度介绍推荐系统发展，以及AI大模型在搜索推荐领域落地的前沿技术。
推动金融大模型高质量发函，关键是要妥善处理好通用模型与专用模型、模型能力与语料输入、模型应用与金融监管三大关系。
抄袭框架和预训练数据的情况，是更狭义的套壳。
搜索，几乎是AI应用最成熟的场景，不仅跑出了Perplexity AI这种初创独角兽，还吸引了模型巨头OpenAI的投入。当所有目光放到AI搜索在C端的应用，却忽略了在企业搜索的赛道上，有一家公司正在大放异彩，那就是Glean。
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大模型开始“普世化”了，不必理解技术，在不知不觉中就能用得不亦乐乎。
在大模型浪潮中，训练和部署最先进的密集 LLM 在计算需求和相关成本上带来了巨大挑战，尤其是在数百亿或数千亿参数的规模上。为了应对这些挑战，稀疏模型，如专家混合模型（MoE），已经变得越来越重要。这些模型通过将计算分配给各种专门的子模型或「专家」，提供了一种经济上更可行的替代方案，有可能以极低的资源需求达到甚至超过密集型模型的性能。
众所周知，对于 Llama3、GPT-4 或 Mixtral 等高性能大语言模型来说，构建高质量的网络规模数据集是非常重要的。然而，即使是最先进的开源 LLM 的预训练数据集也不公开，人们对其创建过程知之甚少。