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Gary Marcus：生成式AI泡沫將退，神經(jīng)符號(hào)AI才是未來(lái)
人工智能學(xué)者Gary Marcus近日發(fā)文稱，生成式AI可能因可靠性問(wèn)題無(wú)法解決而在12個(gè)月內(nèi)退去泡沫。他認(rèn)為，神經(jīng)符號(hào)學(xué)方法是超越LLMS局限、邁向自主AI的途徑之一，而谷歌的兩款系統(tǒng)驗(yàn)證了可行性。
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少即是多！10億參數(shù)「小巨人」擊敗ChatGPT
只有10億參數(shù)的xLAM-1B在特定任務(wù)中擊敗了LLM霸主：OpenAI的GPT-3.5 Turbo和Anthropic的Claude-3 Haiku。上個(gè)月剛發(fā)布的蘋果智能模型只有30億參數(shù)，就連奧特曼都表示，我們正處于大模型時(shí)代的末期。那么，小語(yǔ)言模型（SLM）會(huì)是AI的未來(lái)嗎？
LLM最全「怪癖」首曝光！馬里蘭OpenAI等30+學(xué)者祭出75頁(yè)提示報(bào)告
大語(yǔ)言模型提示中，竟有不少「怪癖」：重復(fù)某些內(nèi)容，準(zhǔn)確性就大大提高；人名變匿名，準(zhǔn)確性就大大下降。最近，馬里蘭OpenAI等機(jī)構(gòu)的30多位研究者，首次對(duì)LLM的提示技術(shù)進(jìn)行了大規(guī)模系統(tǒng)研究，并發(fā)布75頁(yè)詳盡報(bào)告。
兩句話，讓LLM邏輯推理瞬間崩潰！最新「愛(ài)麗絲夢(mèng)游仙境」曝出GPT、Claude等重大缺陷
在基準(zhǔn)測(cè)試上頻頻屠榜的大模型們，竟然被一道簡(jiǎn)單的邏輯推理題打得全軍覆沒(méi)？最近，研究機(jī)構(gòu)LAION的幾位作者共同發(fā)表了一篇文章，以「愛(ài)麗絲夢(mèng)游仙境」為啟發(fā)涉及了一系列簡(jiǎn)單的推理問(wèn)題，揭示了LLM基準(zhǔn)測(cè)試的盲區(qū)。
ChatGPT真能記住你的話嗎？DeepMind與開(kāi)源大佬揭示LLM記憶之謎
LLM有記憶能力嗎？有，也沒(méi)有。雖然ChatGPT聊天時(shí)好像可以記住你之前說(shuō)的話，但實(shí)際上，模型在推理時(shí)記不住任何內(nèi)容，而且它們?cè)谟?xùn)練時(shí)的記憶方式也不像我們想象的那么簡(jiǎn)單。
萬(wàn)字長(zhǎng)文總結(jié)提示詞技巧！新加坡首屆GPT-4提示工程大賽冠軍最新分享
提示工程已經(jīng)成為了熱門話題，無(wú)論是CO-STAR框架構(gòu)建提示詞，使用分隔符將提示詞分段，使用LLM護(hù)欄創(chuàng)建系統(tǒng)提示，還是僅使用LLM（無(wú)需插件或代碼）分析數(shù)據(jù)集，用戶都將擁有全新的使用體驗(yàn)。
歷時(shí)400多天，國(guó)產(chǎn)大模型全面趕超GPT-4？
趕超GPT-4的階段性升級(jí)，可以看作是國(guó)產(chǎn)大模型有序迭代部署、不斷拉近差距的標(biāo)志，切莫像手機(jī)跑分那樣，在過(guò)度營(yíng)銷的作用下，淪為被群嘲的對(duì)象。
當(dāng)我們?cè)谕顿Y AGI，實(shí)際上我們的投資邏輯可能是什么？
本文原始內(nèi)容編寫自 2023 年 6 月，在 2024 年 Sora 誕生之際再翻出來(lái)這個(gè)結(jié)論 refine 發(fā)出來(lái)。
LLM上下文窗口突破200萬(wàn)！無(wú)需架構(gòu)變化+復(fù)雜微調(diào)，輕松擴(kuò)展8倍
LongRoPE方法首次將LLM的窗口擴(kuò)展到了2048k個(gè)token，只是簡(jiǎn)單微調(diào)的情況下，就能實(shí)現(xiàn)與短上下文窗口相近的性能！
我的12個(gè)「2024 AI 猜想」
本文是基于過(guò)去對(duì)AI整個(gè)行業(yè)的觀察得出的猜想，等到年末，可以驗(yàn)證一下這些里面有多少是符合的。
全網(wǎng)首發(fā)，Meta Llama-3 全方位詳解
時(shí)隔9個(gè)月之后，meta正式發(fā)布了Llama3的正式版。模型已經(jīng)上架，8B和70B模型已經(jīng)開(kāi)源，可以免費(fèi)商用（限制月活不的超越7億），還有哪些新的信息呢？
銀行如何構(gòu)建大語(yǔ)言模型產(chǎn)品
自從ChatGPT發(fā)布之后，大模型對(duì)知識(shí)整理、歸納、推理、總結(jié)方面強(qiáng)大的能力引起了大家的關(guān)注。而銀行領(lǐng)域的專業(yè)性和特殊性，更要求自己構(gòu)建LLM產(chǎn)品。本文針對(duì)銀行使用大模型的場(chǎng)景、方式進(jìn)行了詳細(xì)的分析，并給出了銀行做大模型的實(shí)踐樣例，供大家參考。
