本研究探讨了大型语言模型（LLMs）如何更好地进行序列推荐。LLMs正在许多技术领域引发革命，它们能够在如推荐下一首歌曲或下一部电影等场景中发挥重要作用。通过这种方式，我们可以创建更加智能、更加个性化的推荐系...

亚马逊在周三的秋季硬件发布会上展示了一款全新的Alexa语音助手，它由一个大型语言模型驱动，能够理解会话性短语并做出适当的回应，更有效地解析上下文并完成多个请求。这将极大提升家庭自动化的水平。亚马逊将逐步...

研究人员近日推出了一种名为DoLa的新方法，该方法能够帮助大型语言模型（例如与您进行聊天或撰写文章的模型）停止编造内容，而专注于事实。DoLa采用一种智能的方式比较模型内部的不同层次，以过滤出错误的信息。这是...

像GPT-3这样的大型语言模型之所以聪明，是因为它们从大量数据中学习。那么，当新的信息与它们已经知道的信息冲突时，它们会如何反应呢？研究人员发现，这些模型可能会感到困惑，并给出错误的答案，尤其是当它们面临...

MLPerf发布了两个基准测试套件的结果：MLPerf Inference v3.1和MLPerf Storage v0.5。前者显示了创纪录的参与度和性能提升，后者评估了机器学习训练工作负载的存储系统性能。推理基准测试套件引入了一个大型语言模型...

Patronus AI近日宣布获得由Lightspeed领投的300万美元种子轮融资，该团队计划构建真实世界评分体系，以帮助企业理解LLMs（大型语言模型）的实用性。在当前，大型语言模型在企业中的应用越来越广泛，然而，将其真正落...

本文分享了七种实用模式，用于将大型语言模型（LLM）整合到系统中：性能测量、添加最新知识、微调任务、缓存以节省时间/成本、确保质量输出、错误管理以及利用用户反馈。首先，性能测量是衡量模型在实际应用中的效果...

大型语言模型（LLMs）是否具备人类般的推理能力的争论仍在进行中。一方面，有些研究显示，这些模型主要依赖于记忆和模式匹配。另一方面，也有研究显示，它们在与训练数据相关的任务中表现出色，显示出一定的推理能力...