像人类一样在批评中学习成长,1317条评语让LLaMA2胜率飙升30倍
像人类一样在批评中学习成长,1317条评语让LLaMA2胜率飙升30倍有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调(SFT)和基于分数反馈的强化学习(RLHF)。然而,分数只能反应当前回复的好坏程度,并不能明确指出模型的不足之处。相较之下,我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。
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有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调(SFT)和基于分数反馈的强化学习(RLHF)。然而,分数只能反应当前回复的好坏程度,并不能明确指出模型的不足之处。相较之下,我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。
在大模型技术的带动下,微软成为唯一一家营收增速还有明显上涨的云厂商
Bard又双叒升级了!谷歌正式解禁Bard生图能力,文生图Imagen 2模型加持,效果对标DALL·E。
华中科技大学联合华南理工大学、北京科技大学等机构的研究人员对14个主流多模态大模型进行了全面测评,涵盖5个任务,27个数据集。
一个体量仅为2B的大模型,能有什么用?答案可能超出你的想象。
在 AI 赛道中,与动辄上千亿参数的模型相比,最近,小模型开始受到大家的青睐。比如法国 AI 初创公司发布的 Mistral-7B 模型,其在每个基准测试中,都优于 Llama 2 13B,并且在代码、数学和推理方面也优于 LLaMA 1 34B。
2B性能小钢炮来了!刚刚,面壁智能重磅开源了旗舰级端侧多模态模型MiniCPM,2B就能赶超Mistral-7B,还能越级比肩Llama2-13B。成本更是低到炸裂,170万tokens成本仅为1元!
2023年末,OpenAI联合创始人兼 CEO Sam Altman在X平台发文征集网友们2024年对OpenAI的愿望与期待。
有助于构建下一代多模态人工智能系统、开发能以更像人类的方式学习语言的人工智能系统。
AI大模型在业界备受关注,但对于一些公司来说,采用小模型可能是一种更好的选择。微软已经开始研发小规模、低算力需求的模型,并组建新团队进行对话式AI的开发。而对于工业、金融和汽车等领域而言,小模型更易于落地,并且具有省电、省钱、省时间的优势。