大语言模型LLM - 第42页

这是一款名为 Llemma 的开源语言模型，该模型是为数学设计的。 Llemma 模型是在自定义数据集上进行训练的，数据集由从网络上各种来源抓取的数学论文和文本组成。在数学语料库上持续预训练后，开放语言

大语言模型LLM系统（如ChatGPT）特点：灵活且惊人，但不可靠。规则引擎（如Drools）特点：稳定，可预测性、可跟踪性。使用langchain4j将大语言模型与业务规则引擎结合起来。训练

就其规模大小而言，Mistral7B是 RP 新的操作系统之王，甚至比 LLAMA-2 13B 更好。

计算机视觉领域取得了令人难以置信的进步，但一些人认为有迹象表明它正在停滞不前。在 2023 年计算机视觉国际会议研讨会“Quo Vadis，计算机视觉？”上，研究人员讨论了计算机视觉的下一步发展。‍在这篇文章中，我们为您带来了在巴黎 ICCV23 期间聚集的计算机视觉领域一些

摩尔定律：即微芯片上的晶体管数量每两年增加一倍；而

目前关于 Mistral 的讨论很多，这是新的 QA-LoRA 论文，点击标题 - LoRA（低秩适配）非常棒，因为它只适配了基础 LLM 的一小部分低秩参数子集。 - QLoRA 非常棒，因为它通过量化基础模型权重进一步降低了内存需求。 - QA-LoRA

微软创始人比尔·盖茨在接受德国商业报纸 Handelsblatt 采访时表示，有很多理由相信 GPT 技术已经达到了稳定水平。在 OpenAI 工作的“许多优秀人士”都相信 GPT-5 将明显优于GPT-4，其中包括 OpenAI 首席执行官 S

大语言模型 (LLM) 具体原理是什么？人们还在探究之中：大语言模型 (LLM)不仅仅是傻傻的下一个词预测者，它们还是有自己的的内在世界观模型，这篇新论文揭示了大语言模型的内在三观模型：此类系统是否只是学习大量表面统计数据？还是数据生成过程的连贯

一个思想实验说明了为什么像 ChatGPT 这样的大模型 LLM 无法像人类那样 "理解 "概念：想象一下，你用大量纯中文文本训练 LLM。再想象一下，你用大量纯英文文本训练同一个 LLM。重要的是，LLM 从未看

所有的人工智能炒作都将大模型LLM捧得很高，但实际上，LLM 只不过是在大量数据基础上训练出来的大型变压器神经网络，在预测下一个单词方面非常出色。结构调整、提示工程和 RLHF 这些巧妙的技巧使它们的性能更上一层楼，但从根本上说，它们并没有什么神奇或神秘

作为人工智能从业者，我们都希望语言模型能够像人类一样适应和学习。但我们目前的 LLM 却做不到这一点--它们过于依赖已有的知识和硬编码的提示。这让我们不得不不断调整提示和脚手架任务，给模型喂食。为了让模型完成新任务，我们只能不断地对其进行脆化和操纵，这是

哈佛大学主导的一项研究发现：与未使用人工智能的人相比，使用生成式人工智能帮助波士顿咨询集团 (BCG) 的数百

关于LLM大语言模型局限性的新论文，可以帮助您了解它们在哪里最有用，在哪里可能失败：人工智能更擅长执行它在训练数据中更

交易协调中的某些工作流程非常适合人工智能，而其他工作流程则非常适合确定性引擎的数学问题。想象一下，我们需要协调 10 笔相同的 1 美元付款。通常，在银行对账单上，我们会看到其中一些批次在一起。对账涉及将付款与银行对账单交易进行匹配：</

来自《自然》杂志的文章：人工智能“突破”：神经网络具有类似人类的语言泛化能力。两位科学家创建了一个人工神经网络，它展示了类似人类的语言概括能力。人工智能 (AI) 系统在将新学到的单词折叠到现有词汇中

萨皮尔-沃尔夫假说（Sapir-Whorf hypothesis）认为，一种语言的结构和词汇可以塑造语言使用者对世界的感知和概念。前苏联心理学家列夫-维果茨基（Lev Vygotsky）认为，虽然思维和语言开始时是不同的系统，但在儿童成长过程中它们会融合

在过去的几周里，大型语言模型（LLM）领域出现了大量的想法，这使得人们对如何创建更强大的LLM有了更高的理解。这些想法如AdvertBreeder、STOP、Symbol Tuning、Analogical Restricting、Step Ba

从人类反馈中强化学习（RLHF）是一种用于训练高质量人工智能助手的流行技术。然而，RLHF 也可能鼓励模型做出与用户信念相匹配的反应，而不是真实的反应，这种行为被称为 "谄媚"。我们研究了在 RLHF 训练的模型中 "谄媚 "行为的普遍性，以及人