Meta公司近日发布了一个名为Torchtune的原生PyTorch库，专门用于精细调整语言模型。该库旨在为开发者提供更为便捷的工具，以便在PyTorch框架中进行语言模型的微调工作。通过Torchtune，开发者可以更容易地实现模型性...

DreamDA提出了一种全新的数据增强技术，该技术通过扩散模型合成多样化、高质量的图像，这些图像与原始数据分布极为相似。数据增强在机器学习和深度学习领域中扮演着至关重要的角色，尤其在训练模型时，能够提高模型...

现代语言模型的一个奇特事实是，在训练模型之前，我们首先训练分词器。另一个奇怪的事实是，在大规模场景下，词汇量大小似乎并不是那么重要。本文将深入探讨这两种现象，分析分词器在模型预训练中的角色和影响，以及...

下一个标记预测作为一个简单的目标，却能引发复杂的行为模式。最新的研究发现，仅通过一个自注意力层并结合梯度下降法训练，就能将问题分解为困难的检索和柔和的组合，这一过程不仅实现了上下文学习，还显著提升了模...

Cappy是一款小型模型，专门设计用于接收指令和候选完成，然后为完成度打分，以衡量其完成指令的程度。在这项任务上，Cappy的表现超越了许多更大的模型，这表明它可能作为训练和生成过程中的一个反馈机制。Cappy的成...

评估训练编程语言模型的性能是一个具有挑战性的任务。大多数人使用OpenAI的HumanEval。然而，一些开放的模型似乎会过度拟合到这个基准。LiveCodeBench是一种测量编程性能的方法，同时减轻污染问题。

评估语言模型通常采用手动策划的基准测试。其中一些基准测试非常大，有些超过14k个示例，这导致评估成本和噪声很高。这项工作表明，您可以可靠地评估流行基准测试中的语言模型性能，只需使用100个示例即可。

Inflection近日推出了一款新模型，为其个人助手Pi提供支持。该模型表现与GPT-4相当，在基准测试中具备出色的推理能力，达到了94%的成绩。Inflection声称，相对于GPT-4，该模型训练所需的计算资源仅占40%。有意思的是...

MobileClip是一个快速的文本和图像模型，与OpenAI的原始CLIP模型性能相同，但运行速度提高了7倍。它可以在设备上用于各种视觉和语言任务。

随着人工智能模型的不断发展，越来越多的研究人员开始研究如何在不影响模型准确性的前提下，提高模型的计算效率和内存利用率。LLM量化是一种后训练量化技术，可以使像OPT和LLaMA2这样的大型语言模型更具内存和计算效...