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2023-09-07 talkingdev

如何构建企业级LLM应用:GitHub Copilot的经验教训)

本文讨论如何构建和扩展使用大型语言模型的应用程序。GitHub花费了三年时间,从想法到生产,开发了GitHub Copilot。该团队制定了一个三阶段计划进行开发:他们确定了LLM应用的有影响力的问题空间,创建了流畅的AI产...

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2023-09-07 talkingdev

苹果每天投入“数百万美元”开发对话式人工智能,旨在大幅改进Siri

据报道,苹果正在投入数百万美元的人工智能产品研究,旨在创建一款能够自动化涉及多个步骤的任务的Siri。大部分预算都用于模型训练,这需要大量昂贵的硬件。该公司已经研究了四年的大型语言模型,但尚不清楚它在多年...

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2023-09-06 talkingdev

论文:提升数学技能的研究新突破

这项研究探讨了大型语言模型(LLMs)解决数学问题的能力,及各种不同因素如何影响它们的能力。研究人员发现,一种名为“拒绝采样精细调整”(Rejection sampling Fine-Tuning, RFT)的方法有助于这些模型在数学上的提...

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2023-09-05 talkingdev

ragas:助力评估检索增强生成管道的框架

ragas是一个框架,它可以帮助你评估你的检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)管道,这是一类使用外部数据来增强LLM(语言模型学习)上下文的应用程序。RAG管道是近年来人工智能领域的重要研究方...

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2023-09-05 talkingdev

LLM微调Hub:专为使用场景优化的大型语言模型

LLM微调中心是一个包含代码和洞察的平台,专门用于微调各种大型语言模型以适应您的使用场景。不论您是开发者,还是研究人员,甚至是业务决策者,都可以在此找到有用的资源。通过微调,大型语言模型的性能可以得到显...

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2023-09-01 talkingdev

Sparse开源揭示反馈如何影响大型语言模型

在训练大型语言模型以理解和匹配人类价值时,我们是使用评分(rating)还是比较(ranking)作为反馈?这项研究发现,选择的方式对结果影响颇大。例如,通过比较评估时,使用排名训练的模型往往更受青睐,但在打分评...

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2023-08-31 talkingdev

非Llama语言模型的优秀表现

在当今的技术环境中,找到一个不基于Meta基础模型构建的模型是一项挑战。来自Writer的Palmyra模型经过了8000亿令牌和7万条精心策划的指令的训练。它擅长遵循复杂的指令,并且似乎易于进行微调。这种模型的出现,打破...

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2023-08-31 talkingdev

微软发布新型AI训练法“思想算法”

微软发布了一种名为“思想算法”(AoT)的新型AI训练方法,旨在使大型语言模型如ChatGPT的推理能力更加高效和类人化。这种新颖的AI训练方法是微软在人工智能领域的一项重要突破,表明了微软在深化机器学习和人工智能技...

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