决策QA是LLMs的一项新任务，它能够基于复杂的数据分析来确定最佳的决策。在传统的决策制定过程中，我们需要人工对大量数据进行分析，这不仅耗时耗力，而且可能由于人为因素导致决策的偏差。而现在，LLMs的出现，让决...

研究人员推出了LlamaCare，一个专门为医疗知识调优的大型语言模型（LLM）。LlamaCare不仅在处理医疗数据方面表现出色，还引入了扩展分类集成（ECI）技术，以解决LLM中的分类问题。该模型的推出标志着医疗领域人工智...

InvariantSelectPR是一种旨在提高大型多模态模型（LMMs）在特定领域如医疗保健中的适应性的方法。这种方法通过优化模型的选择和调整，使其能够更好地处理不同领域的数据，提高预测的准确性和可靠性。在医疗领域，数...

Conifer通过引入一个专门的数据集和渐进式学习方法，显著提升了大规模语言模型（LLM）对复杂指令的理解能力。该方法不仅能让LLM在处理复杂任务时表现得更为精准，还能有效减少错误率。专门的数据集涵盖了各类复杂指...

随着人工智能技术的飞速发展，利用AI构建产品和系统变得前所未有的便捷。然而，要超越简单的演示，打造真正有效的产品与系统，仍存在诸多挑战。本文通过作者一年来使用大型语言模型（LLMs）构建应用程序的经验，为读...

Pliny the Prompter在OpenAI最新的基础模型GPT-4o发布后仅数小时就公布了破解方案。该破解允许用户使模型输出明确的受版权保护的歌词、制造禁令物品的说明、攻击策略计划以及基于X光的医疗建议。Pliny已在大约9个月...

自去年推出以来，语言模型（LLMs）已成为人工智能领域的热点。一年来，我们使用LLMs构建了许多项目，并从中获得了许多宝贵的经验教训。首先，LLMs需要大量的数据来进行训练，只有这样才能产生准确的结果。其次，LLMs...

随着大型语言模型性能的提升，其对能源和计算能力的渴求也随之增加。为降低成本，提高处理速度，同时减少对环境的影响，模型需要实现更小型化。研究人员目前采用一种名为量化的技术，通过减少模型参数的精度来压缩网...

随着人工智能产品的门槛降低，从演示到实现有效产品的转变依然充满挑战。这一系列文章将深入探讨过去一年中基于机器学习系统之上开发实际应用的人们，从大型语言模型（LLMs）产品开发中学到的关键教训和方法论。内容...

尽管一些专家认为通用人工智能（AGI）可能在不久的将来实现，但由于缺乏对一般智能的连贯理论模型以及对大型语言模型（LLM）为何或如何如此高效的理解，整体共识仍然不确定。讨论强调了围绕AGI的巨大未知数，类似于...