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。

MoAI是一种新型的大型语言和视觉模型，它通过整合专门的计算机视觉任务的辅助视觉信息来增强当前模型。该模型在 GitHub 上发布，旨在改善自然语言处理和计算机视觉任务之间的互动。MoAI使用了一种新的训练方法，可以...

该项目提出了一种改善大型视觉语言模型（例如LLaVA-1.5、QwenVL-Chat和Video-LLaVA）效率的方法，解决了“低效的注意力”问题。使用FastV这种新方法，通过修剪视觉令牌和学习自适应注意力模式来优化这些模型，从而显著...

OpenAI的超对齐团队开发了一款名为Transformer Debugger的工具，以支持对小型语言模型的特定行为进行调查。该工具将自动可解释性技术与稀疏自编码器相结合。

据报道，使用公共API即可窃取闭源语言模型的部分内容，例如嵌入层。这项技术只需不到2000美元的预算即可实现。

Transformer Debugger是一种工具，它通过将自动可解释性技术与稀疏自动编码器相结合，支持对小型语言模型的特定行为进行调查。

人工智能控制界面（AICI）使您能够构建控制器，以实时约束和指导大型语言模型的输出。通过AICI，用户可以使用自己的约束条件或限制来约束模型的输出，同时还可以通过实时反馈来调整约束条件，从而实现更好的模型输出...