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MetaAI提出了一种新的语言模型叫做"牧羊人",用于评估其他模型生成的文本,并给出改进建议。这个模型使用了约70亿个参数,并通过社区反馈和人工标注的数据集来进行训练。对不同类型的任务都能提供反馈。
在“数据定义万物”的大环境下,消费者与品牌接触点丰富,众多的过程指标及数据均可对营销效果进行指征,成为品牌洞察营销环境、定制营销策略、评估投后价值的重要参考。快手“2023•增量效应”磁力大会在北京召开,聚焦释放商业新增量、全面增效客户价值两大方向,探索生意的确定性增长路径。依托Aha模型,未来,快手磁力引擎将透过万千用户触点,遵从品牌心智表达,持续以数字化衡量标准和科学评估指数,助力更多在快手深度经营的品牌提振品牌力、实现增量效应。
7 月 29 日,超聚变在 2022 中国算力大会举办“算网融合,聚变创新”论坛...中国信通院云计算与大数据研究所数据中心副主任吴美希,中国移动山东公司网络部总经理孔建坤,中国信通院云计算与大数据研究所数据中心部副主任王少鹏,英特尔网络与边缘事业群亚太区高级总监阮伯超,国家超级计算济南中心总工程师王继彬,超聚变通用服务器领域总裁唐启明等嘉宾从算力网络发展趋势、算力基础设施、算力平台等领域对算网融合进行了阐述...超聚变数字技术有限公司(简称“超聚变”)是全球领先的算力基础设施与算力服务提供者......
2022 年 4 月 14 日,包括尘锋首席架构师在内的 20 多位行业专家经过深度探讨,将《智能营销系列标准-第 1 部分:客户关系管理系统基础能力要求》、《智能营销系列标准-第 2 部分:社交客户关系管理系统基础能力要求》、《智能营销系列标准-第 3 部分:客户数据平台基础能力要求》三份标准正式定稿,并对外发布国内首个“智能营销产品评估模型”......
ImagenHub是一个一站式库,用于标准化所有条件图像生成模型的推理和评估。该项目首先定义了七个突出的任务并创建了高质量的评估数据集。ImagenHub设计了两个人工评估指标,语义一致性和感知质量,并训练专家评审员根据这些指标对模型输出进行评估,获得了高的评估者间一致性。
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。
百度智能云旗下的企业知识管理平台“甄知”成为行业首个通过中国信通院基于大模型的知识管理专项评估的产品。甄知获得了优秀级的评分,也是该次评估中的最高等级。百度智能云将继续基于大模型能力为企业知识管理赋能,打造沉浸式工作场景和业务模式,提高员工工作体验感,调动员工的知识创造积极性,实现数字化员工的转化和学习。
GPTEval3D提供了一个用于评估文本到3D生成模型性能的评估指标。利用OpenAI和PyTorch,它通过ELO评分系统提供了一个全面的框架,用于评估文本到3D生成模型的性能。3DTopia/GPTEval3D为评估和比较文本到3D生成模型提供了一个用户友好的平台,提供了结构化的方法、清晰的文档和未来增强功能的一瞥,为更强大的评估体验铺平了道路。
智谱AI发布了高质量、低成本的评分模型CritiqueLLM,用于评估文本生成模型的性能。传统的评价指标如BLEU和ROUGE主要基于n-gram重合度来计算评分,缺乏对整体语义的把握。通过这些步骤,可以得到适用于含参考文本和无参考文本设定的两种CritiqueLLM模型,用于评估文本生成模型的性能。
AMBER项目是针对多模式语言模型的一个新基准,旨在评估和降低模型中的幻觉问题。幻觉是指当模型在生成文本、图像或音频等多种模态的数据时,可能会产生不准确或误导性的结果。自动化评估流程:提供自动化评估管道,简化用户评估模型性能的过程。
评估大模型对齐表现最高效的方式是?在生成式AI趋势里,让大模型回答和人类价值一致非常重要,也就是业内常说的对齐。也公开了模型之外的其他资源,如模型的训练和多个测试基准中所使用的数据,在构建数据过程中得到的场景定义文件和参考评估标准,以及用以识别各类用户问询所属场景的分类器。
最新研究警告,大型模型在基准评估中可能面临潜在危害,原因是测试集中的数据可能意外进入预训练过程。这项研究由中国人民大学信息学院、高瓴人工智能学院和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的学者联合进行。对于未来的研究,需要进一步探讨不同程度的数据泄露对模型性能的影响,并在预训练中引入数据泄露进行更深入的模拟测试。
OpenAI今天宣布,已成立一个名为「准备组」的新团队,由麻省理工学院可部署机器学习中心的主任亚历山大·马德里领导,以评估、检测并预防人工智能模型可能导致的「灾难性风险」。据LinkedIn资料显示,马德里自今年5月起加入OpenAI,担任「准备组」负责人。Altman和OpenAI的首席科学家、联合创始人伊利亚·苏茨克弗都相信,超过人类智慧的AI可能在未来十年到来这种AI不一定会善良,因此需要研究如何限制和控制它。
人工智能领域的主流模型透明度成为焦点,斯坦福大学、MIT、普林斯顿大学等机构合作提出了“基础模型透明度指数”来评估十大主流AI模型的透明度。Llama2位列第一GPT-4等模型的透明度较低。在当前的政策争论中,是否应该将人工智能模型开源成为一个争议焦点,但无论开源还是闭源,透明度都是关键因素,以确保AI模型的负面影响得到控制。
ROUGE矩阵是评估大型语言模型的性能和能力的工具。在自然语言处理领域中,评估模型的性能非常重要,但由于语言输出的不可预测性和人类语言的复杂性,传统的机器学习评估方法存在局限性。ROUGE矩阵是评估语言模型摘要能力的重要工具,通过不断改进和结合其他指标,可以更准确地评估语言模型的性能。
DeepEval是一个用于对语言模型应用进行评估和单元测试的框架。它提供了各种指标,可以测试语言模型应用生成的回复在相关性、一致性、无偏见性和无毒性等方面的表现。如果你在开发聊天机器人、语言模型应用,DeepEval绝对是一个提高工程效率的好帮手。
大规模语言模型在许多下游任务上表现强劲,但也面临着一定的挑战。大模型生成的与事实冲突的“幻觉”内容已成为研究热点。大模型幻觉的评估与缓解仍有待深入研究,以促进大模型的实际应用。
Meta今天发布了一个新的AI基准测试,名为FACET,旨在评估在照片和视频中对人和物体进行分类和检测的AI模型的“公平性”。FACET由32,000张包含50,000个人标签的图像组成,这些标签由人类注释者标注。要使用该工具和数据集,开发人员必须同意不将其用于训练计算机视觉模型——只用于评估、测试和基准测试。
纽约人工智能创业公司Arthur发布了开源工具ArthurBench,用于评估和比较大型语言模型的性能。ArthurBench可以帮助企业在特定用例上测试不同语言模型的性能,并提供准确性、可读性、避险等指标进行比较。Arthur还与亚马逊网络服务和Cohere合作举办黑客马拉松,鼓励开发人员为ArthurBench构建新的指标。
CMU的研究人员开发了一种名为Zeno的框架,用于评估机器学习模型的行为。这种框架可以帮助研究人员和从业者发现和纠正模型的局限性和失败。Zeno为用户提供了进行这种深入研究的平台。
医疗行业积极拥抱人工智能,尤其在疫情的推动下。根据Optum的一项调查显示,80%的医疗机构已经制定了人工智能战略,另有15%计划启动相关项目。缺乏此类测试是不负责任的行为。
云从科技在互动平台表示,目前,公司正在跟进大模型能力要求和评估方法等领域的技术标准立项研究工作。公司将不断为相关标准编制提供公司在大模型技术开发和测试验证领域的专业知识和工程经验。公司将继续做好在预训练大模型、生成式人工智能领域的数据和隐私保护、功能安全可控等领域的标准研制工作。
360官方表示,360智脑成为国内首个通过信通院可信AIGC大模型评估的大模型产品。6月12日,360智脑的360GPT-S2-V8型号产品获得了中国信息通信研究院“可信AIGC大语言模型基础能力”评估报告,报告显示必选项目评估内容均通过。360智脑大模型2.0将于今日14点正式发布。
凤凰网科技讯 6月12日消息,360智脑的360GPT-S2-V8型号产品获得了中国信息通信研究院(以下简称“中国信通院”)“可信AIGC大语言模型基础能力”评估报告(以下简称“报告”),报告显示必选项目评估内容均通过。据悉,360智脑是国内首个通过中国信通院该项权威评估的大模型产品。中国信通院是工信部直属科研事业单位,中国信息通信研究院云计算与大数据研究所(以下简称“中国信通院云大所”)高度重视AIGC技术应用发展态势,为进一步推动相关工作进程,中国信通院云大所现依托“内容科技产业推进方阵”、“元宇宙创新探索方阵”不断推进
6月12日,360智脑的360GPT-S2-V8型号产品获得了中国信息通信研究院“可信AIGC大语言模型基础能力”评估报告,报告显示必选项目评估内容均通过。360智脑是国内首个通过中国信通院该项评估的大模型产品。公开信息显示,360智脑大模型应用发布会将于2023年6月13日在北京召开。
在谈到融资和初创公司发展各个阶段时,不确定因素非常多。初创公司的早期和成长期如何划分?第一轮融资是否就意味着成长期的到来?我们如何知道一家公司是否已经完成了一个发展阶段,进入下一个发展阶段?
HuggingFace发布了一项名为OpenMedical-LLM的新基准测试,旨在评估生成式人工智能模型在健康相关任务上的表现。该基准由HuggingFace与非营利组织OpenLifeScienceAI和爱丁堡大学自然语言处理小组的研究人员合作创建。测试生成式人工智能工具在实验室中的性能如何转化为医院和门诊诊所的实际情况,以及这些结果可能随时间变化的趋势,都是异常困难的。
VQAScore是一种新的评估指标,旨在更好地评估复杂的文本到视觉生成效果。这一指标结合了CLIP-FlanT5模型,能够在文本到图像/视频/3D生成评估中实现最佳性能,是评估和优化文本到视觉生成模型的强大工具。如果您希望了解更多信息并开始使用VQAScore进行评估,请访问VQAScore官方网站。
近日,京东多个直播间的主播,在线回应邀请董宇辉合作的传闻。京东主播表示,这两天观察到有很多网友,建议我们邀请董宇辉合作直播。如果京东此次真的可以与董宇辉达成合作,这将进一步提升京东在直播电商领域的竞争力,且董宇辉的加入也将为京东带来更多的商业价值。
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。