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苹果公司正在开发自己的大型语言模型。这款模型将能够在设备上本地运行,从优先考虑速度和隐私保护。苹果更广泛的人工智能战略预计将在6月份的WWDC上与主要软件更新预览一起公布。
多模态大型语言模型在视觉情境下的表现异常出色,引起了广泛关注。它们解决视觉数学问题的能力仍需全面评估和理解。这表明需要更先进的数学专用视觉编码器,突显了MLLM发展的潜在未来方向。
LLMPricing是一个聚合并比较各种大型语言模型定价信息的网站,这些模型由官方AI提供商和云服务供应商提供。用户可以在这里找到最适合其项目的语言模型定价。点击前往LLMPricing官网体验入口需求人群:适用于需要选择合适的大型语言模型进行项目开发的企业和开发者,帮助他们根据成本效益做出决策。
腾讯研发团队于3月8日在预印本平台arXiv发布了一项重要成果,推出了名为ELLA的大型语言模型适配器。这一适配器的推出标志着在扩散模型中配备大语言模型的新里程碑,为模型提供了增强的语义对齐能力。这一创新的推出将为语言模型领域带来新的发展机遇,为模型的语义理解和应用提供了更为有效的解决方案。
斯坦福大学的研究人员最近发布了一种名为C3PO的新方法,旨在解决语言模型定制化面临的挑战。在人工智能领域不断发展的今天,语言模型的定制化对于确保用户满意度至关重要。这项研究的意义超出了技术成就的范畴,预示着人工智能可以无缝适应个人偏好、增强其实用性和可访问性的未来。
ChatGPT和AI图像生成器的出现初期令全球欢欣鼓舞,然政府官员开始担心它们可能被用于更黑暗的用途。五角大楼开始与科技行业领袖举行会议,加速发现和实施最有用的军 事应用。“英国国防人工智能中心”负责人瑞秋・辛格顿上校在研讨会上表示,英国感到有必要迅速为内部军 事使用开发一个LLM解决方案,因为担心员工可能会诱惑使用商业LLMs,从使敏感信息面临风险。
基于transformer架构的大型语言模型已经崭露头角。Chat-GPT和LLaMA-2等模型展示了LLMs参数的迅速增加,从几十亿到数万亿。当资源受限或需要实时应用时,BiTA的可调提示设计使其成为一种可插即用的方法,可用于加速任何公开可用的LLMs。
苹果公司的人工智能研究人员表示,在将大型语言模型部署到iPhone和其他内存有限的苹果设备上取得了关键性突破。他们发明了一种创新的闪存利用技术,可有效应对内存限制问题。苹果计划提供云端AI和设备上AI处理的结合。
计算机科学家和播客主播LexFridman最近发布的一期热门播客中,杰夫·贝索斯就其生活、工作、人类未来及科技前景进行了深入广泛的讨论。在这超过两小时的播客中,有许多内容值得吸收。」点击此处收听和观看完整播客,或直接跳到关于AI的部分。
GoogleDeepMind最近利用一种大型语言模型成功破解了纯数学中一个著名的未解问题。该团队在《自然》杂志上发表的论文中宣称,这是首次使用大型语言模型发现长期科学难题的解决方案,产生了之前不存在的可验证且有价值的新信息。」他说:「这当然表明了一种可能的前进方向。
GoogleCloud和巴黎的生成型AI初创公司MistralAI当地时间周三联合宣布合作,允许这家初创公司在科技巨头的基础设施上分发其语言模型。根据双方的联合声明,「根据协议,MistralAI将使用GoogleCloud的AI优化基础设施,包括TPU加速器,以进一步测试、构建和扩大其大型语言模型,同时受益于GoogleCloud的安全和隐私标准。该公司周一表示,在七个月内第二轮融资中筹集了3.85亿欧元,由Andreessen-Horowitz和LightSpeedVentures等投资者领投。
JetBrains于当地时间周三发布了一款新的AI编码助手,这款助手能够从开发者的集成开发环境获取信息,并将其反馈给AI软件,以提供编码建议、代码重构和文档支持。这家开发工具公司声称,其AI助手是第一个供应商中立的此类产品,因为它使用了多个大型语言模型不是依赖单一的AI平台。为了适应这些开发者,JetBrains已经引入了禁用AI的功能。
谷歌在当地时间周三发布了其最新、最先进的大型语言模型Gemini\">最新、最先进的大型语言模型Gemini,并宣布从今天开始,用户将能够在GoogleBard中体验特别调整的GeminiPro英语版本。Gemini于今年五月在GoogleI/O上首次公布,共发布三种不同规模的版本:GeminiUltra、GeminiPro和GeminiNano。
OpenAI董事会突然解雇了该公司的首席执行官,这引发了人们的猜测:董事会成员对人工智能突飞猛进的发展速度以及过快寻求技术商业化可能带来的风险感到震惊。RobustIntelligence是一家成立于2020年的初创公司,与耶鲁大学的研究者合作,开发了一种探测大型语言模型的系统性方法,包括OpenAI的GPT-4。他说:「我们需要确保设计使用LLMs的系统时,越狱不能让恶意用户访问他们不应该访问的内容。
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。
BERT在自然语言处理任务中取得显著成就,但DeBERTa通过引入“解缠注意力”和“增强遮罩解码器”等创新机制,进一步提升了模型性能。DeBERTa引入了解缠注意力,这是一种新颖的机制,其中每个令牌由两个单独的向量表示,考虑了内容和相对位置。这些创新和改进使得DeBERTa成为自然语言处理领域备受青睐的选择,不仅在数据科学家中广泛应用在Kaggle竞赛中取得成功,甚至在SuperGLUE基准测试中超越人类水平,为语言模型的发展留下浓墨重彩的一笔。
在昨日的财报电话会议上,针对AI相关问题,百度董事长兼CEO李彦宏表示,公司在利用生成式人工智能技术推动广告业务增长,包括创意建设、精准投放、竞价优化方面的工作,这些努力也在逐步起效,所推动的营收增长也将在四季度超过数亿元人民币。李彦宏还称,文心一言4.0版本自推出以来,受到了用户和消费者的热烈欢迎。我们目前所努力完成的广告平台调整已经出现了明显成效将继续利用生成式人工智能和大型语言模型技术,协助广告团队实现可持续的营收增长。
TogetherAI最近发布了RedPajamav2,这是一个庞大的在线数据集,包含了30万亿token,成为目前公开可用的最大数据集之一,专门用于学习型机器学习系统的培训。对于像Llama、Mistral、Falcon、MPT和RedPajama等最先进的开放式LLM,高质量的数据至关重要,但由于HTML到纯文本的转换引发的异常、通常质量较低的数据来源以及网络内容传播中固有的偏见,这些数据未经精细处理,不适合直接用于LLM的培训。这一工作将为LLM领域的研究和应用提供更多的有力数据支持。
Langroid是一个直观、轻量、可扩展和原则性的Python框架,用于轻松构建LLM驱动的应用程序。您可以设置智能体,为它们配备可选组件,分配任务,让它们通过交换消息共同解决问题。项目地址:https://github.com/langroid/langroidLangroid是LLM应用程序开发的一种新方法,经过深思熟虑,旨在简化开发者体验。
谷歌DeepMind最新研究发现,大型语言模型在没有外部指导的情况下难以自我纠正推理错误。谷歌DeepMind的研究人员认为,目前对于需要更安全响应的应用程序来说,具备自我纠正能力的语言模型可能更加有效。尽管目前大型语言模型在自我纠正推理方面还存在一些挑战,但这项研究为未来的发展提供了重要的指导,让我们更好地了解和改进语言模型的能力和局限性。
在人工智能领域,开发人员和用户一直面临一个挑战,那就是需要更加定制和细致的大型语言模型响应。虽然这些模型,比如Llama2,可以生成类似人类的文本,但它们通常需要提供真正针对个体用户独特需求的答案。开发人员现在有机会访问代码,并使用HuggingFace等平台上提供的自定义的13BLlama2模型来尝试这一技术。
瑞士初创公司Lakera最近发布了一款旨在保护企业免受大型语言模型的恶意提示攻击的API。这项举措旨在解决LLMs在生成人类语言文本方面的卓越性能,但也可能受到恶意攻击的问题,尤其是通过所谓的“promptinjection”技术。通过将攻击转化为统计结构,Lakera有望在这一领域发挥重要作用,并确保企业可以安全地利用LLM的强大功能。
Evisort成功开发了专门用于法律协议的大型语言模型,并将其作为其新的多方位生成AI引擎的关键组成部分。该LLM将使Evisort能够提供比通用的第三方LLMs更准确和响应更灵活的AI创新,从帮助组织更好地管理合同。这一创新也受到了业界的认可,得到了微软风投M12的高度评价。
大型语言模型的发展迅猛,BERT成为其中最受欢迎和高效的模型,但其复杂性和可扩展性成为问题。为了解决这些问题,市面上目前由三种常见的模型压缩技术:知识蒸馏、量化和剪枝。DistilBERT通过知识蒸馏技术在保持性能的同时显著压缩了大型语言模型,为在资源受限设备上的部署提供了可能性。
传统方法中,提高LLMs性能需要通过人工注释来收集更多多样化和高质量的训练数据,但这是一项资源密集型的任务,尤其是对于专业领域言。为了解决这个问题,来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和Google的研究人员提出了“ImplicitSelf-Improvementframework”。通过从人类偏好数据中学习改进目标,PIT解决了传统提示方法的限制,并展示了在各种数据集和条件下提高LLMs响应质量的有效性。
在网上创建引人注目的设计对于吸引用户的兴趣和帮助他们理解信息非常重要。这种新方法,被称为LayoutNUWA,通过使用语言模型将编码指令转化为出色的布局,使这些设计更加智能。通过这些核心功能,LayoutNUWA为用户提供了一个强大的布局生成工具,可以应用于各种项目和领域,从提高布局生成的效率和质量。
用于生成式AI工具的大型语言模型通常会极大地增加对更多处理器的需求,这些处理器通常价格昂贵且供应受限。即使是云资源也不能总是解决企业试图扩展规模并利用最新的生成式AI技术所面临的问题。」Anyscale首席执行官兼联合创始人RobertNishihara在一份声明中表示。
建设像ChatGPT这样的人工智能产品的成本往往难以衡量。但微软支持的OpenAI的技术需要大量的水,这些水来自爱荷华州中部的Raccoon和DesMoines河流域,用于冷却一台强大的超级计算机,以帮助教导其人工智能系统如何模仿人类写作。在一份书面声明中,自来水公司表示,该公司一直是一个良好的合作伙伴,并一直与当地官员合作,以减少其用水量,同时仍然满足其需求。
大语言模型微调中心是一个开源项目,它包含了大规模语言模型微调和部署的代码库以及相关研究成果。该项目由GeorgianPartners旗下的GeorgianIO团队开发,目的是帮助用户轻松地针对具体业务场景对各种LLM进行微调,并根据综合评估结果选择最适合的模型。该项目预计会持续迭代,支持越来越多前沿的LLM,并公开更多评估实验结果,以造福LLM领域的技术发展。
来自新加坡科技设计大学和新加坡管理大学的研究人员发布了一篇题为《LLM-Adapters:AnAdapterFamilyforParameter-EfficientFine-TuningofLargeLanguageModels》的论文。该论文介绍了一种名为LLM-Adapters的适配器系列,用于大型语言模型的参数高效微调。LLM-Adapters是一个强大的工具,可帮助用户快速搭建和优化大型语言模型,并在各种NLP任务上取得优秀的性能。