站长之家（ChinaZ.com）8月18日 消息:8月17日，全病程管理平台微脉发布国内首款健康管理领域大语言模型应用CareGPT，目前参数规模为70亿，可支持医疗健康场景下的多模态输入和输出。
CareGPT主要致力于在真实医疗服务场景中发挥健康管理价值，实现预防、咨询、预约、康复的全周期智能化健康管理能力。
CareGPT还可以支持医生进行医院资料的高效召回，针对疾病信息进行高速检索，帮助医生在诊断时进行症状比对，改变传统查阅方式，辅助医生决策，提高医生工作效率。
此外，CareGPT可以接入医院公众号、呼叫中心、企业微信、微脉APP等多应用场景。根据患者的有效交互和内容分析，为其提供文字、图片、视频等多形态的健康管理建议，覆盖诊前、诊中、诊后全流程。
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大语言模型的生产部署面临着两个主要挑战:一是需要庞大的参数量，二是需要处理超长的上下文信息输入序列。HuggingFace基于他们在提供大型模型服务方面的经验，分享了一些应对这些难题的技术。文章深入剖析了大语言模型优化的关键技术点，对于产业实践具有重要参考价值。
备受关注的大语言模型，核心是自然语言的理解与文本内容的生成，对于此，你是否好奇过它们究竟是如何理解自然语言并生成内容的，其工作原理又是什么呢?要想了解这个，我们就不得不先跳出大语言模型的领域，来到机器翻译这里。传统的机器翻译方式是采用RNN循环神经网络。以上就是大语言模型的工作原理了，强大Transformer的实用性还不止于在自然语言处理领域，包括�
大语言模型在改变人们的生活和职业方面影响越来越大，因为它们实现了编程助手和通用聊天机器人等新应用。这些应用的运行需要大量硬件加速器如GPU，操作成本非常高。更大的模型、更复杂的解码算法和更长的序列会导致更明显的改进。
获得亚马逊40亿美元投资的ChatGPT主要竞争对手Anthropic在官网公布了一篇名为《朝向单义性:通过词典学习分解语言模型》的论文，公布了解释经网络行为的方法。由于神经网络是基于海量数据训练成，其开发的AI模型可以生成文本、图片、视频等一系列内容。理解神经网络行为，对增强大语言模型的安全性、准确性至关重要。
大型语言模型如ChatGPT和Bard在全球范围内引起了广泛的关注，众多公司投资数百万美元用于开发这些人工智能工具一些领先的AI聊天机器人的估值已达到了数十亿美元。这些LLM主要被应用于AI聊天机器人，它们通过整合互联网上的大量信息来学习和为用户提供请求的答案，这些请求通常被称为“提示”。”这项研究为我们提醒了虽然AI技术带来了巨大的机会，但也伴随着一系列潜在的威胁，因此必须谨慎行事。
目前，人工智能芯片技术仍处于发展的初期阶段，技术迭代速度加快，技术发展路径尚在探索中，尚未形成具有绝 对优势的架构和系统生态。随着越来越多的厂商推出人工智能芯片产品，该领域市场竞争日趋激烈。寒武纪自成立以来一直专注于人工智能芯片设计领域，积累了较强的技术和研发优势，已获得一批核心技术与关键专利，技术创新能力得到业界广泛认可，并较早实�
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。
SynthIA-7B-v1.3是一个七十亿参数的大型语言模型，是基于Orca风格数据训练的Mistral-7B-v0.1模型的进化版本。它在各种任务上表现出色，包括文本生成、语言翻译、原创内容创作以及深入问题回答。如果您需要一个强大灵活的语言模型，SynthIA-7B-v1.3是一个不错的选择。
麻省理工学院和香港中文大学联合发布了LongLoRA，这是一种全新的微调方法，可以增强大语言模型的上下文能力无需消耗大量算力资源。想增加大语言模型的上下文处理能力，需要更多的算力支持。LongLoRA在大型语言模型领域提出了创新方法，在处理大量信息时，也可以更轻松、更高效地微调这些模型必须消耗更多的算力资源。
【新智元导读】谷歌DeepMind提出了一个全新的优化框架OPRO，仅通过自然语言描述就可指导大语言模型逐步改进解决方案，实现各类优化任务。「深呼吸，一步一步地解决这个问题。这项研究首次提出并验证了使用大语言模型进行优化的有效性，为利用LLM进行更广泛优化任务提供了框架和经验，是这个新的研究方向的开拓性工作，具有重要意义。
