标签

 大型语言模型 

相关的文章:

本列表汇集了关于大型语言模型的最新研究与应用,探讨其能力、挑战及未来发展方向,适合对人工智能感兴趣的读者。

谷歌发布LMEval,一个开源的跨提供商大型语言模型评估工具

LMEval aims to help AI researchers and developers compare the performance of different large language models. Designed to be accurate, multimodal, and easy to use, LMEval has already been used to...

LMEval是一个用于比较大型语言模型性能的工具,支持多种模型和多模态评估。它通过LiteLLM框架实现跨提供商兼容,优化评估效率,并使用Python编写。LMEval还提供可视化仪表板,帮助分析模型表现,评估模型的安全性和准确性。

谷歌发布LMEval,一个开源的跨提供商大型语言模型评估工具
原文英文,约600词,阅读约需2分钟。发表于:
阅读原文

人类程序员仍然优于大型语言模型

This is a short story of how humans are still so much more capable of LLMs. Note that I'm not anti-AI or alike, you know it if you know me / follow me somewhere. I use LLMs routinely, like I did...

人类在解决复杂问题时仍优于大型语言模型(LLMs)。在处理Redis中的向量集时,作者遇到数据链接的互惠性问题,尝试多种优化方法。尽管LLMs提供了一些建议,最终的创新思路仍源于人类的创造力。

人类程序员仍然优于大型语言模型
原文英文,约1300词,阅读约需5分钟。发表于:
阅读原文

新工具帮助大型语言模型开发者选择更优的预训练数据

When developing a new large language model (LLM), choosing the right training data is critical. “What you train your model The post New Tools Help LLM Developers Choose Better Pre-Training Data...

选择合适的训练数据对大型语言模型(LLM)的开发至关重要。Ai2发布的DataDecide工具帮助开发者在小规模实验中做出更明智的数据选择,从而降低训练成本。研究表明,小模型能够准确预测大规模结果,优化数据选择可减少后期复杂调整的需求。

新工具帮助大型语言模型开发者选择更优的预训练数据
原文英文,约1600词,阅读约需6分钟。发表于:
阅读原文

自我意识AI:构建自适应大型语言模型决策代理

AI is no longer just about crunching numbers or completing tasks. We’re stepping into the age of agentic AI, where The post Self-Aware AI: Building Adaptive LLM Decision Agents appeared first on...

自我反思的代理AI系统正在改变人工智能领域。这些系统具备自主决策、记忆经验、分析表现和适应变化的能力,从而逐步提升效率。利用LangGraph和OpenAI等工具,构建能够独立学习和改进的智能代理,推动各行业的创新与发展。

自我意识AI:构建自适应大型语言模型决策代理
原文英文,约1300词,阅读约需5分钟。发表于:
阅读原文

什么是大型语言模型(LLM)?

Large language models (LLMs) are revolutionizing DevOps and DevSecOps approaches by simplifying complex tasks, such as code creation, log analysis, and vulnerability detection. In this article,...

大型语言模型(LLMs)正在改变DevOps和DevSecOps,通过简化代码生成、日志分析和漏洞检测等任务。它们利用监督和无监督学习分析大量数据,掌握语言结构和语境,提升文本生成和理解能力。LLMs在自动化、生产力和安全性方面发挥重要作用,但也面临数据隐私和准确性挑战。

什么是大型语言模型(LLM)?
原文英文,约2600词,阅读约需10分钟。发表于:
阅读原文

人工智能会取代我们的工作吗?一位软件工程师与大型语言模型的经验

Over the past few years, there has been considerable discussion about how AI might replace all our jobs. For a long time, I completely ignored the topic; most of it sounded like pure bu11SH1T. I...

近年来,关于人工智能是否会取代所有工作的讨论增多。尽管AI技术进步,但仍无法替代软件工程师。实验表明,AI生成的代码质量差,常出现错误,缺乏良好开发实践的理解。尽管AI在某些任务上有帮助,但复杂系统仍需人类参与。

人工智能会取代我们的工作吗?一位软件工程师与大型语言模型的经验
原文英文,约1000词,阅读约需4分钟。发表于:
阅读原文

人工智能会取代我们的工作吗?一位前端软件工程师与大型语言模型的经验

Nos últimos anos, muito se tem discutido sobre como a IA pode acabar com nossos empregos. Por um bom tempo, ignorei esse papo, a maior parte parecia puro bu11SH1T. Eu já tinha estudado redes...

近年来,关于人工智能是否会取代工作岗位的讨论增多。尽管AI技术进步,但仍无法完全替代软件工程师。实验显示,AI生成的代码质量低,常出现错误,难以符合现代开发最佳实践。因此,AI在编程中的影响有限,距离完全替代人类工程师还有很长的路要走。

人工智能会取代我们的工作吗?一位前端软件工程师与大型语言模型的经验
原文约1000字/词,阅读约需4分钟。发表于:
阅读原文

大型语言模型:能力与变革性应用

Large Language Models (LLMs) represent a significant leap forward in artificial intelligence, leveraging advanced deep learning algorithms to master the complexities of human language. These...

大型语言模型(LLMs)是人工智能的重要进展,利用深度学习算法理解和生成文本,广泛应用于自然语言处理、医疗、软件开发和内容创作等领域,提升效率和用户体验。

大型语言模型:能力与变革性应用
原文英文,约500词,阅读约需2分钟。发表于:
阅读原文

Meta AI 推出 Multi-SpatialMLLM:基于多模态大型语言模型的多帧空间理解

多模态大型语言模型 (MLLM) 作为能够处理各种视觉任务的多功能 AI 助手,已取得显著进展。然而,它们作为孤立的数字实体部署限制了其潜在的影响力。将 MLLM 集成到机器人和自...

研究者提出MultiSPA数据集和Multi-SpatialMLLM模型,以解决多模态大型语言模型在空间理解方面的局限,显著提升了多帧空间推理能力,准确率达到80-90%。该模型在多任务学习中表现优异,填补了研究空白,具有广泛的应用潜力。

Meta AI 推出 Multi-SpatialMLLM:基于多模态大型语言模型的多帧空间理解
原文中文,约1900字,阅读约需5分钟。发表于:
阅读原文

通过强化学习实现大型语言模型的交替推理

Long chain-of-thought (CoT) significantly enhances large language models' (LLM) reasoning capabilities. However, the extensive reasoning traces lead to inefficiencies and an increased...

长链推理提升了大型语言模型的推理能力,但效率低下且首次生成时间增加。我们提出了一种新训练方法,通过强化学习引导模型交替思考与回答多步问题。实验结果显示,该方法平均减少首次生成时间80%,并提高Pass@1准确率19.3%。

通过强化学习实现大型语言模型的交替推理
原文英文,约200词,阅读约需1分钟。发表于:
阅读原文