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LAM 是一个研究项目,旨在开发可以理解和模拟人类在计算机应用中的行为的系统。这个系统被称为大型行动模型(LAM),采用神经符号编程技术,允许直接模拟各种应用程序和用户在其上执行的操作。LAM在精确度、可解释性和速度方面与最先进的方法相媲美。它的目标是为各种AI助手和操作系统的部署提供支持,帮助塑造下一代自然语言驱动的消费者体验。点击前往LAM官网体�
随着近年来大型语言模型在语言处理领域的显著进展,研究人员尝试将这些模型应用于药物发现,以优化相关任务。在药物发现的分子优化方面,LLMs并未取得显著进展。它在单属性和多属性优化中展现了出色的结果,表现出很强的可迁移性。
智源研究院提出了首个用于自然语言理解任务的1bit轻量化预训练模型BiPFT。与传统的FP32模型相比,BiPFT模型在推理阶段显著减少了操作数量和内存使用。该模型在不同超参数设定下都能取得更好的效果,具有较好的独立学习能力和超参数鲁棒性。
Meta最新发布了Audiobox,这是一款基于语音和自然语言提示生成音频的先进研究模型。通过结合语音输入和文本提示,Audiobox可以轻松生成各种声音,包括语音、音效和音景,从为多种用例提供定制音频。这对于视频、播客、游戏等多种用例都具有潜在的影响,为未来的音频创作开辟了新的可能性。
SQLCoder是由Defog.ai开发的一款先进模型,用于将自然语言问题转化为数据库查询。它在通用SQL架构中表现出色,并且在针对特定数据库架构进行优化时,性能超过了gpt-4。4.可根据程序需求进行定制化修改。
本文概要:1.Aware推出了新的西班牙语情感和有害言论模型,提高了准确率。2.Aware的模型基于大量数据集进行训练,能够捕捉语言和文化的细微差异。这有助于组织及时发现并解决有害的沟通行为,维护一个积极和谐的工作环境。
近期研究人员提出了一种名为LEVER的技术,通过学习验证生成的程序与执行结果来改善自然语言到代码的生成。LEVER使用自然语言描述、程序表面形式和执行结果的组合表示进行训练,以识别和拒绝错误的程序。LEVER的技术可以提高代码LLMs将自然语言描述转化为可执行代码的能力,有潜力改善数据库接口、机器人控制和虚拟助手等人工智能应用。
以谷歌为例,该公司有在演示一款乒乓球机器人,旨在训练其应对快速、自适应、且精确的任务挑战...截至这家科技巨头已在自然语言水平上取得了让人印象深刻的飞跃...因为‘有空’这词语可能不包含任何意义,也可能是趁着机器人正在干另一件时与之通过自然语言交互...在Pathways语言模型(PaLM)的帮助下,机器人有望更准确地接收并理解人类的真实所想......
OpenAI 在周四上午的公告中表示,GPT-3 已经变得更加开放。随着这家人工智能研究机构取消访问其自然语言处理(NLP)应用程序接口(API)的等候名单,此举意味着 OpenAI 已对该程序感到足够安全和自信,后续将有助于推动业内领先的读写 AI 模型的访问。Axios 指出,来自受支持地图的开发者们,将很快能够注册访问 OpenAI 的 GPT-3 API 并立即开展体验。此前,开发者需要先坐在等候名单上、静待官方审核通过,然后才能获得实验性质的
据微软官网发布的博客文章显示,微软和英伟达宣布了由 DeepSpeed 和 Megatron 驱动的 Megatron-Turing 自然语言生成模型(MT-NLG),这是迄今为止训练的最大和最强大的解码语言模型。
与往年相比,今年的微软开发者大会(Build 2021)并没有带来太多的惊喜。即便如此,微软还是发布了一项让广大开发者感到耳目一新的公告 —— 该公司现已在其无代码 / 低代码(no-code / low-code)Power Apps 服务中使用 OpenAI 的大型 GPT-3 自然语言模型,以帮助开发者轻松地将口述文本翻译成最近宣布的 Power Fx 语言代码。(来自:Microsoft)当然,微软并非希望大家通过 Power Fx 编程语言来复刻一款 TikTok 之类的应用,而是
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。
在微软支持下的OpenAI创业公司承诺在GPT-4后的继任者GPT-5上「一段时间内」不进行研发,这让许多行业高管和学者对SamAltman领导的大型语言模型的快速发展表示担忧,但几个月过去了,OpenAI仍未开始训练GPT-5。OpenAI首席执行官Altman在印度报纸《经济时报》主办的一次会议上表示:「在我们启动那个模型之前,我们还有很多工作要做。Altman积极敦促立法者认真思考AI普及的潜在滥用
据+CNBC+披露,谷歌上周宣布的新型大型语言模型+PaLM+2+使用的训练数据量几乎是+2022+年前身的+5+倍,可执行更高级的编码、数学和创意写作任务。谷歌的新通用大型语言模型PaLM+2+已训练了+3.6+万亿个+token。「对于这项非常新的技术,我们需要一个新的框架,」Altman+说:「像我们这样的公司肯定要对我们在世界上推出的工具负起很大的责任。
即将到来的强大AI聊天机器人时代很可能会以激进和不可预见的方式重塑世界,但同时也可能也会付出巨大的环境代价。斯坦福大学人工智能研究所发布的一份新报告估计,训练像OpenAI的GPT-3这样的人工智能模型所需消耗的能量,足以可以让一个普通美国家庭用上数百年了。如果最近作家和艺术家对AI生成器使用他们的风格提出的投诉有任何指导意义,那么产权案件的比例可能�
谷歌AI研究团队最近提出了SpatialVLM,这是一种旨在增强视觉语言模型空间推理能力的创新系统。尽管先进的模型如GPT-4V在人工智能驱动任务中取得了显著进展,但它们在空间推理方面仍存在显著局限。-SpatialVLM的开发标志着人工智能技术的重大进步。
随着语言和技术交叉的日益增多,对多功能和强大语言模型的需求也越来越大。传统的大型语言模型在文本理解或编码任务方面表现出色,但很少能够在两者之间达到平衡。有了Lemur,语言模型技术的未来将比以往任何时候都更加光明和多功能。
开源大模型社区HuggingFace公布了最新的开源大模型排行榜,通义千问在预训练模型类别中脱颖出,占据榜首位置。HuggingFace开源大模型排行榜涵盖了全球上百个顶尖的开源大模型,并从阅读理解、逻辑推理、数学计算、事实问答等六个维度进行了全面评估。阿里云开源通义千问720亿参数模型。
科技公司戴尔发布了一款名为“DellValidatedDesignforGenerativeAIwithNVIDIAforModelCustomization”的生成式人工智能工具,旨在帮助企业从数据中提取智能。这一工具的特点在于提供了预训练的模型,用户无需从头开始构建模型,即可快速提取数据中的智能信息。生成式AI模型的定制和微调可以帮助企业更好地利用其数据资源,实现更高效的工作流程和更准确的决策。
微软研究人员最近在一篇论文中提出了一个新的语言模型Phi-1.5,该模型的参数量仅有13亿。研究人员主要关注Phi-1.5在常识推理方面的表现,因为这是对语言模型能力的重要考验。本研究表明,相比单纯追求模型规模,如何获取高质量训练数据可能更为重要,这为未来语言模型研究提供了新的思路。
11月8日,阿里巴巴达摩院公布了多模态大模型M6”的最新进展,其参数已从万亿跃迁至10万亿,成为全球最大的AI预训练模型。作为通用性AI大模型,M6拥有多模态、多任务能力,尤其擅长设计、写作、问答,在电商、制造业、文学艺术、科学研究等领域有广泛应用前景。与传统AI相比,大模型拥有成百上千倍神经元”数量,认知和创造能力也更胜一筹,被普遍认为是未来的基础模型”。但是,大模型的算力成本相当高昂,比如训练1750亿参数语言?
阿里巴巴达摩院公布多模态大模型M6最新进展,其参数已从万亿跃迁至10万亿,规模远超谷歌、微软此前发布的万亿级模型,成为全球最大的AI预训练模型。
2018 年以来,以BERT、GPT等为代表的大规模预训练模型,带来了人工智能领域新的突破,由于其强大的通用性和卓越的迁移能力,掀起了预训练模型往大规模参数化发展的浪潮。其中微软、谷歌、Facebook、NVIDIA等诸多公司在预训练算法上持续大量投入。国内如百度、华为、阿里等公司也相继投入到大规模预训练模型算法的研究中。现阶段,在中文自然语言处理方向上,预训练也如雨后春笋一样涌现。现有算法主要依赖纯文本学习,缺少知识指导