RAG+GPT-4，4%的成本，便可拥有卓越的性能。这是最新的「大海捞针」实验得出的结论。在产品中使用LLM的下一阶段，重点是让它们生成的响应/回复更加「超前高速化」(hyper-specific)。也就是LLM需要按照不同的使用情况，针对数据集、用户、使用案例，甚至包括针对特定调用，生成完全不同的响应。这通常是通过3种基本技术中的一种来实现的：1.上下文窗口填充（Context-windowstuffing）2.RAG（检索增强生成）3.微调正如实践者所知，与炒作相反（「在您的数据上训练的GPT......！」），主要是使用上下文窗口填充和RAG（而不是微调）来专门化LLM的响应。作者Ata
广度发散：让AI给出时代或今日或你关注的热点事件比如采集新闻头条，根据内容或标题，以不同的角度，或各种人群的角色，生成50篇简短的文章。一下就能占传统的搜索引擎。这是AI最擅长的【千人千面，海量生成】。2022年，根据MITTechnologyReview的报道，十大科技大事件如下：密码的终结：新的认证方式，如通过电子邮件发送的链接、推送通知或生物识别扫描，正在取代传统密码，提供更简便、更安全的访问方式【12†来源】。新冠病毒变种追踪：先进的基因组测序和全球监测能力改善了对新冠病毒变种的追踪和识别【13†来源】。长效电网电池：基于铁的电池作为电网储能的更便宜、更实用的选择，支持着日益增长的可再
今天跟大家聊一聊大模型时间序列预测的最新工作，来自阿里巴巴达摩院，提出了一种基于adaptor的通用时间序列分析框架，在长周期预测、短周期预测、zero-shot、few-shot、异常检测、时间序列分类、时间序列填充等7项时间序列任务上都取得了显著的效果。论文标题：OneFitsAll:UniversalTimeSeriesAnalysisbyPretrainedLMandSpeciallyDesignedAdaptors下载地址：https://arxiv.org/pdf/2311.14782v1.pdf1、背景搭建时间序列预测领域的大模型的一个难点在于，比较难获取到像NLP、CV领域中那
谷歌的复仇大杀器Gemini，深夜忽然上线！被ChatGPT压着打了整整一年，谷歌选择在12月的这一天，展开最强反击战。多模态Gemini，迄今规模最大、能力最强的谷歌大模型，在文本、视频、语音等多个领域超越了GPT-4，是真正的一雪前耻。人类有五种感官，我们所建造的世界、所消费的媒体，都是以这样的方式所呈现。而Gemini的出现，就是迈向真正通用的AI模型的第一步！Gemini的诞生，代表着AI模型的巨大飞跃，谷歌所有的产品，都将随之改头换面。塞进多模态模型的搜索引擎、广告产品、Chrome浏览器……这，就是谷歌给我们的未来。多模态的史诗级创新以前，多模态大模型就是将纯文本、纯视觉和纯音频模
一、Transformer 大语言模型的SOTA训练技术1、大语言模型的发展背景与挑战首先和大家分享下大语言模型的发展背景。过去的几年内，无论从数据量的维度还是从模型规模的维度，语言模型规模都扩大了非常多的数量级。随着数据量和模型规模的扩大，也面临着一些挑战。其中涉及的挑战主要可以分为两部分。首先是计算方面，这里给了一个来自于Megatron论文的公式去计算一个模型训练时需要的计算FLOPS，我们可以简单推算一下，GPT-3175B模型使用现在比较合理的1.5TTokens数据量训练，大概需要128个DGXA100节点(*仅供技术交流使用），共计1024张A100卡(*仅供技术交流使用），在效
数据来源：bing.com继Chatgpt之后，gpt4出来了一直想体验但是没有申请到账号也没有能力购买plus会员。看到githubdaily上有一篇文章说用‘日本节点’可以跳过申请newbing的waitlist直接加入新必应。看了下我的vpn可用节点，我一个搞学术的人怎么会有日本节点呢？于是琢磨了一下发现好像什么节点都能用。具体操作步骤如下：1.开启全局代理，随便挂个节点。2.打开Chrome，进入无痕浏览模式，访问bing.com/new3.注册微软新账号，在地区的地方选择日本。(建议用gmail或者163邮箱）4.注册完成后,会告诉你在waitlist里面，但是等两分钟后就直接提示你
刚刚过去的Ignite2023大会上，纳德拉曾宣布BingChat全线更名Copilot，并表示：Copilot无处不在。今天，微软再次推出Copilot一系列重磅级更新。它将集成OpenAI最新模型GPT-4Turbo、DALL-E3、以及代码解释器（CodeInterpreter）能力，并在未来几周推出。另外，必应还开始了AI「深度搜索」功能的内测，可以把简单问题瞬间转化为详细的提示，不会prompt也不用怕了。如此看来，你还有必要买ChatGPTPlus的会员吗？网友做了一张对比图。Copilot年度升级，GPT-4Turbo免费用早在今年2月，微软首次推出了直接对标ChatGPT的聊天
嵌入（Embedding）在机器学习和自然语言处理中是一种表示离散变量（如单词、句子或整个文档）的方式，通常是作为高维向量或者矩阵。嵌入的目标是捕捉到输入数据中的语义信息，使得语义相近的元素在嵌入空间中的距离也比较近。例如，在自然语言处理中，词嵌入是一种将单词或短语从词汇表映射到向量的技术。这些嵌入向量捕捉了词汇之间的语义和语法关系。例如，词嵌入可以捕捉到"king"和"queen"，"man"和"woman"之间的相似性，并且可以通过向量运算来表示语言的一些特性，如"king"-"man"+"woman"≈"queen"。嵌入的维度是一个重要的参数，它决定了嵌入向量的大小。较小的维度可能无法
