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2023-09-20 talkingdev

论文:DoLa一种让大型语言模型更加精准的方法

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...

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2023-09-19 talkingdev

论文:当LLM遇到外部冲突数据引发的智能混乱

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...

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2023-09-19 talkingdev

论文:新型语言模型目标采用捆绑嵌入加速训练

通常情况下,语言模型的输入和输出嵌入层是捆绑在一起的。然而,如果您将输入嵌入与模型内部的其他嵌入捆绑在一起,并使用对比损失,您可以在实际运行时间和最终基准准确度上获得显著改善的性能。这种方法的关键在于...

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2023-09-18 talkingdev

IBM正式挑战语言模型领域,推出开源MoE模型

IBM近日发布了一系列混合专家模型(Mixture-of-Experts,MoE),并公开了它们的架构和部分代码。MoE模型是一种稀疏模型,意味着在不牺牲准确性的情况下,可以节省计算资源。然而,训练这种模型却颇具挑战性。这次IBM...

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2023-09-15 talkingdev

论文:无需训练即可对齐语言模型,效果提升至81%

对齐技术有助于使语言模型更有用且无害。虽然有时可能会损害性能,但总的来说,这是一项正面的技术。对齐是昂贵的,需要大量的对齐数据。然而,如果您允许模型在生成后评估自身的输出并进行回溯,它可以提高冻结模型...

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2023-09-15 talkingdev

MLPerf结果强调了生成AI和存储的日益重要性

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...

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2023-09-15 talkingdev

Patronus AI获得300万美元种子轮融资,提升企业对LLMs的信心

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...

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2023-09-14 talkingdev

ExLlamaV2:在消费级GPU上运行本地LLMs的推理库

ExLlamaV2是一个在GitHub上开源的项目,它是为现代消费级图像处理单元(GPU)上运行本地语言模型(LLMs)而设计的推理库。这款推理库的出现,可以帮助用户在个人电脑上使用现代GPU进行深度学习模型的推理计算,而无...

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