LLM 能力强大,倘若别有用心之人用其来干坏事,可能会造成难以预料的严重后果。
有了具备通用理解能力的多模态大规模语言模型加成,汽车会是我们通往 AGI 道路的重要 Agent。
来自哈工大和华为的团队发表了一篇50页的大综述,对有关LLM幻觉问题的最新进展来了一个全面而深入的概述。
大型语言模型 (LLMs) 在各种自然语言任务中展现出了卓越的性能,但是由于训练和推理大参数量模型需要大量的计算资源,导致高昂的成本,将大语言模型应用在专业领域中仍存在诸多现实问题。
包括LeCun在内的一众大佬又开始针对LLM开炮了。最新的突破口是,LLM完全没有推理能力
GPT-4根本不知道自己犯错?最新研究发现,LLM在推理任务中,自我纠正后根本无法挽救性能变差,引AI大佬LeCun马库斯围观。
加州大学伯克利分校的研究者将 LLM 与操作系统巧妙地联系在了一起,在扩展上下文长度领域带来了新的进展
从涌现和扩展律到指令微调和 RLHF,OpenAI 科学家带你进入 LLM 的世界。
一夜之间,全新开源模型「OpenLLM」击败ChatGPT的消息,在网上引起轩然大波。
“我突然改变了对这些东西是否会比我们更聪明的看法。”
Lamini引擎大大拉低了模型训练的门槛,开发者人手一个ChatGPT的梦想成真了。
AI 基础设施的高成本是否会成为护城河,阻挡新进入者的脚步?