大语言模型LLM

Toolformer是一种自学以自我监督的方式使用各种工具的语言模型。这显着提高了零样本性能，并使其能够胜过更大的大型语言模型。 语言模型 (LM) 表现出非凡的能力，可以仅通过几个示例或文本指令来解决新任务，尤其是在规模上。

深度学习的价值在 2012 年开始显现，当时它开始在图像分类基准测试中名列前茅。其有用性的证明是其执行图像分类能力的结果。 这让每个人都兴奋不已，因为分类被认为是认知的核心。 我们认为分类是核心，因为我们

Stephen Wolfram（Wolfram Alpha的创始人）在用简单的术语解释ChatGPT如何工作以及为什么在自动完成方面做得最好。（点击标题） 真正令人印象深刻的部分是ChatGPT对意图的理解（例如，以黑帮说唱的形式写一篇关于冷战的分

在本文中，我们将仅用60 行

BioGPT是一个在大规模生物医学文献中预先训练的特定领域生成模型，已经实现了人类平等，优于其他一般和科学LLM，并可以在各种科学发现场景中赋予生物学家权力。 BioGPT对生物医学文献进行了培训，并实现了人类的平价。它现在是PubMedQA基准的

两条规则：概率链式法则和微积分链式法则，被命名为“链式规则”，对 ML 和 AI 的最新进展至关重要。 概率链法则概率链法则是大型语言模型最新进展背后的一个强大工具。通过将许多小事件的概率相乘，我们可以计算

人工智能应用程序可以从知识图中受益，因为它们提供了结构化、互连的数据表示。这使得AI算法能够更好地理解和利用它们正在处理的信息。 知识图谱并不新鲜。我预计，随着语言模型和 AI 应用程序越来越受欢迎，知识图谱的使用在未来几年将会增长。人工智能应用程

临床决策转换器：一种推荐系统，其将期望范围的临床状态作为"目标"，并输出用于患者的药物序列。 随着最近在需要上下文感知的任务中取得的成就，已采用基础模型来处理来自电子健康记录 (EHR) 系统的大规模数据。然而，以往基于基础模型的临床推荐系统模仿临

我们大多数人都知道计算中的图形是一种令人愉悦且灵活的数据建模方式，它支

模块化对于任何颠覆性技术都是必不可少的。多年来，深度学习缺乏足够的混合功能来快速定制解决方案。一切都必须从头开始训练或微调。最新的创新正在取消这些限制。 模块化允许开发人员将现有模块与其他模块组合以生成定制解决方案。多年前，深度学习很难做到这一点。

在这篇博文中，我们将探讨他们可以解决的一些最常见的自然语言处理 (NLP) 用例。 1.生成在谈论LLM时，人们首先想到的可能是它们生成原始和连贯的文本的能力。而这正是这个用例类别的全部内容。LLM

当我在研究生院的时候，在20世纪90年代初，一项流行的运动是 "扑向诺姆-乔姆斯基"。 他每年都会举办一系列关于语言学和思想的讲座。我去了，其他数百人也去了。每周都会有一群人站起来对乔姆斯基进行抨击，相信如果他们能让世界上最聪明的人之一出丑，似乎就

语言模型聊天机器人有一个内部状态——人工神经网络中人工神经元的激活。通过与人的类比，我将其称为语言模型的心理状态。 这种精神状态，这种神经激活系统，通常被称为“黑匣子”。这很难解释。 记忆

形成和抽象概念是人类智能的核心：这些能力使人类能够理解和创建世界的内部模型——通常涉及物理知识或经验，例如“某物之上的某物”——并通常通过类比使用这些模型来理解新信息，并决定在新情况下如何表现。 在其最具体的定义中，一个物体或地点 "在 "

图标性（iconicity ）或称象似性：是指语言符号和意义之间的连接，某个语言符号与其实际意义的联系，如指鹿为马这个成语，鹿这个符号指向了头上长角的那个动物，而马指向了跑得快的那个动物，这是符号（“鹿”或“马”）和实体意义（动物）之间的联系，如同一个变量引用指向一个值一样。

KOSMOS-12是一种多模态大型语言模型，它可以感知一般模态、在上下文中学习（即few-shot）并遵循指令（即zero-shot）。 语言、多模式感知、动作和世界建模的大融合是通向通用人工智能的关键一步。