这项项目介绍了一种方法，可以适应各种任务的类似CLIP的视觉语言模型，同时保留其泛化能力。该方法从LLM数据中学习提示，避免了需要标记图像的需求。

最新的研究表明，在语言模型中添加新的模块并在另一个任务上进行调整，可以防止丢失知识。这在代码和语言任务中都有体现。

有很多方式可以对齐语言模型，例如SFT、LoRa、RLHF、DPO、Prompting和Threatening。本研究提出使用负嵌入加到偏置项中，以将模型生成推向期望的结果。

OpenInterpreter是一个优秀的项目，它模拟了OpenAI的解释器。现在，它还拥有一个OS模式和一个可视化模式，因此它可以通过点击按钮和查看屏幕来使用语言模型控制您的计算机。

OpenAI发布了一份全面的、分步骤的指南，分享了如何从大型语言模型（如GPT-4）中获得更好的结果的策略和技巧。该指南提供了从选择Prompt到微调和优化的详细步骤，并介绍了一些最佳实践和调试技巧。此外，该指南还包...

Retrieval Augmented Generation（RAG）是一种将外部知识融入语言模型生成中的方法。RAGatouille库允许训练和研究最先进的RAG系统。它简化了研究人员的工作，使其能够更轻松地构建检索管道，并将其应用于语言生成领...

据报道，谷歌正在开发“Bard Advanced”，这是其Bard AI工具的增强版本，将通过付费的Google One订阅提供。这个升级版由谷歌的顶级大型语言模型Gemini Ultra提供支持，相比于目前运行在Gemini Pro上的Bard，它提供了先...

在2023年，大型语言模型(LLMs)已经成为程序员的无价之宝，显著加快了代码编写速度并帮助理解复杂的API或框架。虽然在复杂的系统编程方面存在局限性，但LLMs在Python高级编程和单调任务方面表现出色，是提高生产力和...