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【新智元导读】Anthropic发布最新研究,发现Claude3Opus的说服力与人类大致相当,该成果在评估语言模型说服力方面迈出了重要的一步。人工智能模型在对话说服力方面表现如何?对这一问题大家可能都心存疑惑。Anthropic也表示,他们已经采取了一系列措施来降低Claude被用于破坏性事件的风险。
IBM近日申请了一项名为“LAB”的专利,旨在利用合成数据来训练LLM模型,以加速企业AI技术的发展。AI模型对数据有着巨大的需求提供大量、质量高、相关性强的数据常常成为一项挑战。IBM可能会利用这一专利来支持那些正在构建自己AI模型的企业,提供一种相对于收集真实用户数据言更少资源密集的方法。
设计在特定环境中实现目标的一系列操作是测试人工智能能力和规划能力的重要标志。这一领域通过算法来制定潜在的操作序列,以寻找最优解,对于从机器人到自动决策系统等应用至关重要。IBMResearch团队的工作强调了将经典规划方法与LLMs先进能力相结合的转变潜力,为未来创造更可靠和复杂的人工智能系统奠定了基础。
本地LLM运行工具Ollama推出了windows版本。Ollama是一款开源的大型语言模型工具,专注于为用户提供本地化的运行环境,满足个性化的需求。作为一个开源项目,Ollama不仅提供强大的功能鼓励用户自定义和创建他们自己的模型,进一步丰富了其应用场景。
LangSmith是一个统一的DevOps平台,专门用于开发、测试、部署LLM应用程序。它提供端到端的解决方案,支持LLM应用全生命周期,适用于构建基于LLM的ChatGPT等AI助手应用的开发者。谁需要使用LangSmith?构建基于LLM的AI助手、ChatGPT应用的开发者需要调试、测试、持续部署LLM应用的团队LangSmith的典型应用场景使用链路追踪分析一个提示调用链路的细节通过提示工具,让非技术人员参与提示内容的编写利用数据集功能构建回归测试集,持续评估应用质量一键将应用部署上线,进行真实环境验证LLM应用开发平台的技术原理链路追踪:捕获并显示LLM应用中的组件交互细节提示工具:基于版本控制协作构建提示数据集:通过样本构建测试集,评估模型性能自动部署:使用Docker等技术打包应用并部署LangSmith的关键优势端到端支持:覆盖开发、测试、部署全流程提高效率:快速迭代开发、调试和测试保证质量:大规模评估,确保交付稳定可靠的LLM应用易于上手:简化了LLM应用的开发、部署过程如何使用LangSmith在平台上开发LLM应用程序使用追踪调试程序,修正错误构建提示,评估应用质量一键部署应用,进行线上验证想深入了解LangSmith,请访问其官网。
LangChain的LLM应用开发平台LangSmith正式开放给了所有人使用,同时宣布获得了Sequoia领投的A轮融资。LangSmith是一个统一的DevOps平台,用于开发、协作、测试、部署和监控LLM应用程序。无论您是初学者还是专业开发人员,LangSmith都能帮助您快速、高效地构建和部署LLM驱动的应用程序。
【新智元导读】AI训AI必将成为一大趋势。Meta和NYU团队提出让大模型「自我奖励」的方法,让Llama2一举击败GPT-40613、Claude2、GeminiPro领先模型。还有人表示「令人惊讶的是,每次迭代的改进几乎保持线性,仅在3次迭代之后,就已经接近GPT-4级别」。
在自然语言处理领域,语言模型的评估对于开发人员推动语言理解和生成的边界至关重要。LLMAutoEval是一款旨在简化和加速语言模型评估过程的工具,专为寻求快速高效评估LLM性能的开发者定制。作为一个为个人使用设计的不断发展的项目,鼓励开发者谨慎使用,并为其发展做出贡献,确保在自然语言处理社区中持续增长和实用性。
LangChain正式开源全栈应用程序AnythingLLM,为用户提供了构建私有ChatGPT的便利。无论是使用商业的现成LLM是流行的开源LLM和VectorDB解决方案,您都可以轻松地在本地或远程托管中运行它,并智能地与提供的任何文档进行对话。文内引用和源链接:在聊天中提供文内引用,链接到原始文档源和文本,增加了对信息来源的可追溯性。
供本地使用的LLM通常作为一组权重分布在数GB文件中。这些软件不能直接单独使用,这通常使得它们比其他软件更难分发和运行。这些权重文件本身不能直接使用,需要通过特定的软件框架或环境来加载和运行,这使得与其他类型的软件相比,它们的分发和运行更加复杂。
Anthropic最新发布的大型语言模型Claude2.1LLM引起了广泛关注,该模型的上下文窗口长度可达200K,是对当前市场主流模型的一次重要突破。这一消息是在OpenAI推出128K上下文窗口的GPT-4之后发布的,导致超过100个企业OpenAI用户周末纷纷向Anthropic寻求支持,以解决对LLM提供商的过度依赖问题。Anthropic的Claude2.1LLM的推出标志着语言模型领域的不断创新和竞争的升级,为用户提供了更丰富�
大模型浪潮正在重构千行百业。可以预见的是,随着技术的不断进步以及应用场景的不断扩展,基于大模型的AI应用将会不断涌现,并成为推动AI产业发展的重要力量。曾在腾讯云CODINGDevOps团队负责产品及运营管理工作,服务超百万开发者用户的平台产品。
TigerLab是一款开源的大型语言模型工具包,旨在构建定制化的语言模型应用程序。它填补了一般大型语言模型与为其提供上下文信息的数据存储之间的巨大差距。它提供了丰富的资源和示例,使开发者能够更好地利用大型语言模型来满足其具体的应用需求。
FlashAttention团队最近推出了一项名为Flash-Decoding的新方法,旨在加速大型Transformer架构的推理过程,特别是在处理长上下文LLM模型时。这项方法已经通过了64k长度的CodeLlama-34B的验证得到了PyTorch官方的认可。这个新方法的推出为深度学习领域带来了更多的创新和性能提升。
大语言模型黑盒,居然被CMU等机构的学者打破了?他们发现,LLM内部有可解释的表征,如果撒谎能被测谎仪检测出来!最近,来自CAIS、CMU、斯坦福、康奈尔、马里兰、宾大等机构的学者又有了令人震惊的发现——大语言模型,并不仅仅是黑匣子,或者难以理解的庞大矩阵。在它们内部,具有可解释的内部表征。CMU等机构研究者的探索也告诉我们,人类对于AI系统的理解和控制会越
微软提出的CodePlan让码农的生产力又提高了!对于大模型来说,擅长的是本地化编码任务。但如果任务跨越了多个相互依赖的文件,LLM却无法解决。它成功应对了许多挑战,为高效可靠的软件工程实践开辟了新的可能性。
exllamav2是一个用于在现代消费级GPU上本地运行大型语言模型的快速推理库。它能够利用最新的GPU技术,在不牺牲太多质量的情况下,以非常快的速度对巨大的神经网络进行推理。随着它的不断发展和优化,相信它一定会让LLM的应用变得更加普及。
日本的人工智能初创公司ELYZA宣布发布了一款基于Meta的「Llama2」的日本语言模型,该模型被命名为「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」,拥有70亿参数。此举使得该模型能够与开放AI领域的巨头GPT3.5相媲美。虽然目前在参数数量上仍不及一些国际级模型,但这一进展为日本语自然语言处理和生成领域带来了更多可能性,未来可望进一步提高日本语LLM的性能。
LangFuse是一种专门为低延迟消息应用设计的开源可观察性和分析解决方案。它的主要用途是用于生产环境,但也有一些用户在本地开发LLM应用时使用。主要功能:Langfuse提供了管理界面来探索引入的数据。
为了挑战OpenAI的GPT-3.5和GPT-4等闭源模型的主导地位,一系列开源模型力量正在崛起,包括LLaMa、Falcon等。MetaAI发布了LLaMa-2模型,被誉为开源领域最强的大模型,很多研究者也在此基础上搭建自己的模型。如需全面了解这些限制,请参阅论文中的限制部分。
有了3D-语言模型,去重庆导航也不在「话」下!大型语言模型和视觉语言模型在各种评测基准中都展现出了强大的性能,比如可以看图说话、进行常识推理。但这些模型的训练过程并没有引入3D物理世界,也就无法理解更丰富的现实概念,包括空间关系、布局、物体反馈等。还可以发现,以单视角图像或多视角图像作为输入,二维VLM的性能会比三维VLM下降很多,也就是说多视角�
StabilityAI与CarperAI发布了两个新的大型语言模型,名为FreeWilly。其中一个模型基于Meta的Llamav2,通过优化性能展示了开源开发的速度。这些模型可免费用于研究目的,并且FreeWilly2被认为是在基准测试中具有最佳平均结果的开源模型。
斯坦福开发者发布了LLM微调工具Lamini,该工具被称为能为每个开发人员提供从GPT-3到ChatGPT的超能力。Lamini推出了全新的Alpha公测版,通过简洁的代码和快速的速度,让微调变得更加容易。这一工具的推出将极大地方便开发人员进行LLM模型的微调,为自然语言处理领域的研究和应用带来了新的机遇。
InternVL家族的开源套件提供了一种商用多模态模型的可行开源替代方案。最新发布的InternVL-Chat-V1.5模型在多个基准测试上取得了接近GPT-4V和GeminiPro的性能,这使得InternVL家族成为了当前最接近GPT-4V表现的可商用开源模型之一。InternVL家族的开源套件为多模态模型领域的发展注入了新的活力。
欢迎来到【今日AI】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南,每天我们为你呈现AI领域的热点内容,聚焦开发者,助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学VILALab带来了一项关于如何更好地为不同规模的大模型书写提示词的研究,让大模型性能在不需要任何额外训练的前提下轻松提升50%以上。该工作在X、Reddit和LinkedIn等平台上都引起了广泛的讨论和关注。更多提示词原则使用方法和说明,欢迎阅读原文。
谷歌正迅速成为其最好的朋友英伟达的强大对手——其超级计算机所使用的TPUv5p人工智能芯片比以往任何时候都更快、更大、更宽,甚至超过了强大的H100。谷歌在最近推出其Gemini人工智能模型的同时,也发布了其最新版本的旗舰张量处理单元,用于人工智能的训练和推理,这似乎是一种挑战英伟达自己的市场领先的图形处理器的尝试。粗略的计算表明,TPUv5p大约比A100快3.4到4.8倍,这使得它与H100相当或者更优秀,尽管在得出任何结论之前,需要更详细的基准测试。
**划重点:**1.🚀WikiChat通过维基百科检索数据,有效阻止大型语言模型的幻觉。2.🌐项目使用ColBERT进行信息检索,并通过七阶段流程确保响应准确。通过WikiChat,我们有望有效应对大型语言模型的幻觉问题,使得这些模型在提供信息时更加可靠和准确。
来自UC伯克利,港大等机构的研究人员,开创性地提出了一种「白盒」Transformer结构——CRATE。他们通过将数据从高维度分布压缩到低维结构分布,实现有效的表征,从进一步实现了有竞争力的模型性能。如果CKPT_DIR是None,则此脚本用于在CIFAR10上通过随机初始化来训练CRATE。
哈尔滨工业大学和华为的研究团队发表了一篇长达50页的综述,深入梳理了通用型LLMs在专业领域中存在的幻觉问题。虽然这些模型在通用领域任务中表现出色,但由于主要在广泛的公开数据集上进行训练,它们在专业领域的专业知识方面受到了内在限制。研究人员呼吁改善数据质量,以便更有效地学习和回忆事实知识,从减轻专业领域中的幻觉问题。