离开OpenAI待业的Karpathy做了个大模型新项目,Star量一日破千
离开OpenAI待业的Karpathy做了个大模型新项目,Star量一日破千过去几天,OpenAI 非常热闹,先有 AI 大牛 Andrej Karpathy 官宣离职,后有视频生成模型 Sora 撼动 AI 圈。
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过去几天,OpenAI 非常热闹,先有 AI 大牛 Andrej Karpathy 官宣离职,后有视频生成模型 Sora 撼动 AI 圈。
视觉语言模型虽然强大,但缺乏空间推理能力,最近 Google 的新论文说它的 SpatialVLM 可以做,看看他们是怎么做的。
尽管收集人类对模型生成内容的相对质量的标签,并通过强化学习从人类反馈(RLHF)来微调无监督大语言模型,使其符合这些偏好的方法极大地推动了对话式人工智能的发展。
普林斯顿大学和DeepMind的科学家用严谨的数学方法证明了大语言模型不是随机鹦鹉,规模越大能力一定越大。
检索增强生成(RAG)和微调(Fine-tuning)是提升大语言模型性能的两种常用方法,那么到底哪种方法更好?在建设特定领域的应用时哪种更高效?微软的这篇论文供你选择时进行参考。
伴随着生成式深度学习模型的飞速发展,自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)已经经历了根本性的转变,从有监督训练的专门模型,转变为只需有限的明确指令就能完成各种任务的通用模型
分布式强化学习是一个综合的研究子领域,需要深度强化学习算法以及分布式系统设计的互相感知和协同。考虑到 DDRL 的巨大进步,我们梳理形成了 DDRL 技术的展历程、挑战和机遇的系列文章。
最近,UIUC苹果华人提出了一个通用智能体框架CodeAct,通过Python代码统一LLM智能体的行动。
造大模型的成本,又被打下来了!这次是数据量狂砍95%的那种。陈丹琦团队最新提出大模型降本大法——数据选择算法LESS, 只筛选出与任务最相关5%数据来进行指令微调,效果比用整个数据集还要好。
大型语言模型(LLM)的成功离不开「基于人类反馈的强化学习(RLHF)」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段,首先,给定一对偏好和不偏好的行为,训练一个奖励模型,通过分类目标为前者分配更高的分数。