11.11云上盛惠!海量产品 · 轻松上云!云服务器首年1.8折起,买1年送3个月!超值优惠,性能稳定,让您的云端之旅更加畅享。快来腾讯云选购吧!
人工智能可能有一天会让人类变得过时——不过方式可能不是你想象的那样。与其说 AI 会变得足够优秀以至于取代人类完成任务,不如说我们可能会变得如此依赖不完美的工具,以至于我们自己的能力逐渐退化。微软和卡内基梅隆大学的研究人员发布了一项新研究,发现人类越是依赖 AI 工具来完成任务,他们的批判性思维就越少,这使得在需要时更加难以调动这些技能。研究
微软研究人员挑战了语言模型预训练的传统方法,该方法在训练语料库中的所有token上均匀应用下一个token预测损失。他们提出了一种新的语言模型称为RHO-1,该模型利用选择性语言建模。SLM可以扩展到监督微调,以解决数据集中的噪声和分布不匹配,并通过训练一个强调帮助性、真实性和无害性的参考模型来获得在预训练期间获得本地对齐的基本模型。
微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法,用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤,就取得了令人瞩目的成果。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求,相较于当前的多阶段系统,更加简洁高效。
近期的研究表明,通过在高质量指令数据集上进行微调,生成的模型可以在广泛的任务上展现出色的能力。现有的指令数据生成方法通常会产生重复数据,并且在数据质量上不够可控。未来的工作可能会探索不同任务和更大数据集之间的相互作用,以进一步增强单任务性能和泛化能力。
人工智能领域的趋势是采用预训练、可调整表示的方法,为各种应用提供任务不可知的优势。与此趋势相呼应,微软研究推出了Florence-2,这是一款灵活的视觉基础模型,通过统一提示式表示成功应对了计算机视觉中的挑战。如果您喜欢他们的工作,请查看论文,并加入他们的社交媒体群体,获取最新的人工智能研究新闻和有趣的项目。
微软研究员最近发布了名为“EmotionPrompt”的研究成果,旨在增强多语言模型的情感智能。情感智能被认为是人类素质的一个关键组成部分,它涵盖了情感理解、情感处理以及如何利用情感数据来指导逻辑和分析过程,如问题解决和行为管理。这项研究为多语言模型的情感智能潜力提供了初步的研究,有望在各种应用领域取得进展。
微软的研究人员近日推出了一项名为LoRAShear的创新技术,旨在剪枝大型语言模型并实现知识的高效恢复。LLMs在处理文本数据和迅速检索相关信息方面表现出色,广泛应用于搜索引擎和问答系统。未来的工作将集中在解决这些挑战,为人工智能领域的发展提供更多的支持。
学习英语并不容易,许多学生都深有体会。但当学生是一台计算机时,有一种方法表现出奇地出色:只需将大量来自互联网的文本输入到一个名为神经网络的巨大数学模型中。他们的研究结果暗示了可能有助于训练更大型模型并理解其行为的新研究方向。
本文概要:1.微软研究认为GPT-4足够应对医疗任务,可以加速医疗流程并提高效率。2.GPT-4在医疗领域展现出了令人印象深刻的能力,可以处理大规模的非结构化患者数据。这一愿景代表了基于证据的精确健康的梦想,大型语言模型将在推动我们走向这个激动人心且具有变革性的未来中发挥关键作用。
在谷歌宣布生成式AI+Bard开启公测后,微软研究院首席研究员Kate+Crawford在社交媒体发布文章,质疑Bard的训练数据集调用了Gmail的数据。Crawford质疑谷歌为了训练AI,侵犯了所有使用Gmail用户的隐私。如果谷歌在Bard的训练集中加入了Gmail的数据,将对大量用户的个人隐私数据,甚至是企业的商业数据,造成泄露。