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2024-02-13 talkingdev

Chess-GPT:探索LLM的国际象棋AI内部世界

本研究着眼于一个基于大型语言模型的国际象棋AI是如何工作的。该AI使用了GPT-2和GPT-3模型,并通过对棋盘上的棋子和动作进行编码来训练自己。研究人员还探索了AI模型内部的世界,包括其理解和预测对手的能力,以及在...

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2024-02-12 talkingdev

FunSearch:利用LLM在数学科学领域的新发现

FunSearch是一种新的AI驱动方法,它将大型语言模型与评估算法相结合,已经在数学科学领域做出了可验证的发现,包括解决了长期存在的cap set问题和更高效的bin-packing问题算法。它引入了演化方法来生成和评估代码,...

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2024-02-09 talkingdev

论文:挑战多模态语言模型的新基准测试

一项新研究揭示了多模态大型语言模型(MLLMs)如GPT-4V的一个弱点:它们难以处理特定类型的图像-文本输入,从而导致错误。CorrelationQA是一个基准测试,旨在评估MLLM在图像可能会误导或与文本相矛盾的情况下的表现...

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2024-02-08 talkingdev

移动端本地微型语言模型大有可为

近日,一项研究探讨了如何通过采用参数更少的微型语言模型,使得强大的语言模型更适合移动设备。研究人员发现,相较于传统的大型语言模型,微型语言模型在保证语言表达能力的前提下,可以极大地减少模型参数,从而显...

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2024-02-07 talkingdev

Roblox发布实时AI聊天翻译器,打破语言壁垒

Roblox开发了一种AI模型,能够实时翻译16种语言的文本聊天,以打破语言壁垒,增强用户参与度。该模型利用基于转换器的大型语言模型,在混合专家架构中实现了高效的资源利用,同时保持了其隐私和安全流程。

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2024-02-02 talkingdev

微软利用激光技术解决LLM幻觉问题

1月份微软研究论坛上,Dipendra Misra提出了一种名为“Layer-Selective Rank Reduction(LASER)”的技术,通过用一个较小的近似矩阵替换权重矩阵,提高了大型语言模型(LLM)的准确性。

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2024-02-02 talkingdev

Mistral CEO确认泄露的新开源AI模型接近GPT-4的性能

AI社区因HuggingFace和4chan分享的一个名为“miqu-1-70b”的泄漏大型语言模型而感到兴奋。该模型表现出能与OpenAI的GPT-4相媲美的性能,并与Mistral的Mixtral 8x7b有关。Mistral的CEO确认这是一位热情的客户泄露的,这...

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2024-02-01 talkingdev

论文:SliceGPT高效简化大型语言模型的新方法

SliceGPT引入了一种新的后训练稀疏化方案,以减少大型语言模型的资源需求。通过将权重矩阵替换为较小的矩阵并减少嵌入维度,它可以在主要模型(如LLAMA2-70B和OPT 66B)中删除高达25%的模型参数,同时保留高达99%的...

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