大语言模型LLM

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

阿里开发的Qwen系列，包括Qwen-7B和Qwen-14B，是经过大量多语言数据预训练的强大语言模型。 他们在基准数据集上具有竞争性的表现，可以执行聊天、内容创建、信息提取、摘要、翻译、编码和数学问题解决等任务。

本文回顾了与低代码编程模型相关的研究，重点是可视化编程、演示编程和自然语言编程。它将低代码技术映射到目标用户，并讨论常见的构建块、优点和缺点。本文认为，特定于领域的语言和模型-视图-控制器模式构成了低代码技术的共同支柱和统一原则。 低代码包含很多专

DeepMind 的一篇新论文显示，LLM 在文本、图像和音频等不同模式的数据集上实现了最先进的压缩率。LLMs 是如何压缩数据的？它们又为何如此出色？让我们来了解和讨论论文中的结果。 论文基于预测等同于压缩的观点，即一个好的预测模型就是一个好的压

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。

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

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

形状只是数字间几何图形

语音、图像、阅读、语言理解、小学数学、codegen --所有这些都接近或超过了人类的表现：

Petals是一个社区运行的系统：相互依靠人们共享他们的GPU。 Petals 以协作方式运行 Llama 和 BLOOM 等大型语言模型--您只需加载模型的一小部分，然后与提供其他部分服务的人员一起运行推理或微调。

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

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

RECONCILE 是一个多代理框架，能让多个不同的大型语言模型 (LLM) 进行多轮讨论，并就复杂的推理任务达成共识。 它包括 3 个主要阶段：生成初始响应多轮讨论生成最终答案

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

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