告别传统指令微调,大模型特定任务性能提升有新方法了。 一种新型开源增强知识框架,可以从公开数据中自动提取相关知识,针对性提升任务性能。 与基线和SOTA方法对比,本文方法在各项任务上均取得了更好的性能。
2024 年 9 月 6 日,腾讯全球数字生态大会落下帷幕。
鹅厂新一代旗舰大模型混元Turbo技术报告首次曝光。模型采用全新分层异构的MoE架构,总参数达万亿级别,性能仅次于GPT-4o,位列国内第一梯队。
「现在每家公司都是 AI 公司,但引入 AI 之后,利润真的能提高吗?」
以 GPT 为代表的大型语言模型预示着数字认知空间中通用人工智能的曙光。这些模型通过处理和生成自然语言,展示了强大的理解和推理能力,已经在多个领域展现出广泛的应用前景。无论是在内容生成、自动化客服、生产力工具、AI 搜索、还是在教育和医疗等领域,大型语言模型都在不断推动技术的进步和应用的普及。
今天《黑神话·悟空》上线2小时,在线人数就突破了100万玩家,搞得我这不玩游戏的,心里也痒痒的。估计今晚“上班”的人更多!!不仅如此,刚刚还看到央视新闻说,外国网友玩后连连称赞!
随着大模型的快速发展,指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。
大语言模型 (LLM) 经历了重大的演变,最近,我们也目睹了多模态大语言模型 (MLLM) 的蓬勃发展,它们表现出令人惊讶的多模态能力。 特别是,GPT-4o 的出现显著推动了 MLLM 领域的发展。然而,与这些模型相对应的开源模型却明显不足。开源社区迫切需要进一步促进该领域的发展,这一点怎么强调也不为过。
今年 3 月份,英伟达 CEO 黄仁勋举办了一个非常特别的活动。他邀请开创性论文《Attention Is All You Need》的作者们齐聚 GTC,畅谈生成式 AI 的未来发展方向。