为了拆开大模型的「黑箱」，Anthropic可解释性团队发表了一篇论文，讲述了他们通过训练一个新的模型去理解一个简单的模型的方法。Anthropic发表的一项研究声称能够看到了人工智能的灵魂。它看起来像这样：图片图片论文地址：https://transformer-circuits.pub/2023/monosemantic-features/index.html#phenomenology-fsa在研究者看来，这个新的模型能准确地预测和理解原本模型中神经元的工作原理和组成机制。Anthropic的可解释性团队最近宣布他们成功分解了一个模拟AI系统中的抽象高维特征空间。创建一个可解释的AI去理
GPT-4和LLaMA这样的大型语言模型（LLMs）已在各个层次上成为了集成AI的主流服务应用。从常规聊天模型到文档摘要，从自动驾驶到各个软件中的Copilot功能，这些模型的部署和服务需求正在迅速增加。像DeepSpeed、PyTorch和其他几个框架可以在LLM训练期间实现良好的硬件利用率，但它们在与用户互动及处理开放式文本生成等任务时，受限于这些操作的计算密集度相对较低，现有系统往往在推理吞吐量上遇到瓶颈。为了解决这一问题，使用类似vLLM这样由PagedAttention驱动的框架或是Orca系统可以显著提高LLM推理的性能。然而，这些系统在面对长提示的工作负载时，依旧难以提供良好的服
论文题目：《Black-BoxPromptOptimization:AligningLargeLanguageModelswithoutModelTraining》论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.04155github地址：https://github.com/thu-coai/BPOBPO背景介绍 最近，大型语言模型（LLM）在各种应用中都取得了显著的成功，比如文本生成，文生图大模型等。然而，这些模型往往与人类意图不太一致，这就需要对其进行额外的处理，即对齐问题。为了使LLM更好地遵循用户指令，现有的对齐方法（比如RLHF、RLAIF和DPO）主要侧重于
大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长，推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。所以本文将在多个gpu上并行执行推理，主要包括：Accelerate库介绍，简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。本文将使用多个3090将llama2-7b的推理扩展在多个GPU上基本示例我们首先介绍一个简单的示例来演示使用Accelerate进行多gpu“消息传递”。fromaccelerateimportAcceleratorfromaccelerate.utilsimportgather_objectaccele
LLM已经在重塑人类教育事业了！Nature今天刊文，探讨了教育行业的不同参与者，如何抓住LLM这个变革性的工具带来的机会，重新改造这项自人类文明诞生以来就存在的行业。文章链接：https://www.nature.com/articles/d41586-023-03507-3在作者看来，现在已经不是讨论以LLM为代表的AI技术是否应该进入课堂的时候了。没有人能够再调拨时钟，假装回到那个没有大语言模型的时代，对AI技术在教育领域的应用不闻不问。不论是学生，老师，还是教育机构，乃至教育工具提供商，都应该积极地把握LLM带来的机会，彻底地改变学习和教学的方式，才能应对教育行业即将发生的改变。LLM
COMAP比赛中的大型语言模型和生成式人工智能工具的使用写在最前面GitHubCopilot工具说明局限性团队指南引文和引用说明人工智能使用报告英文原版UseofLargeLanguageModelsandGenerativeAIToolsinCOMAPContestslimitationsGuidanceforteamsCitationandReferencingDirectionsReportonUseofAI写在最前面COMAP竟然已经开始规范LLM的使用了，估计2024的美赛也会有这个说明详情可见：https://www.contest.comap.com/undergraduate/
文章目录1.前言2.常见LLM免费使用方法(部分网站需要使用魔法)2.1GPT-4/GPT-3.5-16k国内镜像2.2GPT-3.5国内镜像2.3LLM国外综合网站3.总结1.前言自从ChatGPT在2022年底横空出世以来，一股大模型浪潮席卷全球，各大领域AIGC概念火爆。与此同时，国内外众多头部企业和初创企业纷纷入局，开启百模大战。NVIDIA公司老板黄仁勋更是喊出“人工智能的iPhone时刻已然来临”的口号。那么作为普通人，我们应该以什么样的姿态迎接变化？我觉得我们应该主动拥抱变化，成为第一批熟练使用AIGC工具提高生产效率的先行者。因此，本文旨在分享常见LLM免费使用方法以供大家参考
今年，大型语言模型（LLM）成为AI领域关注的焦点。LLM在各种自然语言处理（NLP）任务上取得了显著的进展，在推理方面的突破尤其令人惊艳。但在复杂的推理任务上，LLM的表现仍然欠佳。那么，LLM能否判断出自己的推理存在错误？最近，剑桥大学和GoogleResearch联合开展的一项研究发现：LLM找不到推理错误，但却能使用该研究提出的回溯（backtracking）方法纠正错误。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.08516.pdf数据集地址：https://github.com/WHGTyen/BIG-Bench-Mistake这篇论文引起了一些争论，有人提出异
刚开始记录先把自己的用到的网站记录一下文章目录最开始的尝试，混乱的记录子问题解决多个cinemachine编排，并且指定某个时间开始播放blender音乐动画同时播放最开始的尝试，混乱的记录timeline这个其实就相当于针对三维动画的非线性编辑。比如我们可以在unity做好一段动画，然后录制成animation，对应的音频也可以加上进行编辑。而且还可以进行各种编辑动作可以通过UnityRecorder录制出animation，然后方便调镜头。毕竟只需要在timeline上摆放就可以。添加音频！！！后来在做的时候发现，必须要结合play，直接空格播放效果不是很好。尤其是使用cinemachin
AI大佬的激战再次掀起。Hinton在线直接点名LeCun，说他对AI接管风险的看法对人类的影响微乎其微。这意味着，他把自己的意见看得很重，而把许多其他同样有资格的专家的意见看得很轻。在Hinton看来，他们之间意见分歧的核心论点是「LLM是真正理解自己说什么」。当然了，一直站在末日派中的Hinton认为大模型有了意识，而LeCun、吴恩达等人却认为LLM不明白自己所说。对此，LeCun反驳道，大模型显然对其阅读和生成的内容有「一些」理解，但这种理解是非常有限和肤浅的。总的来说，目前自回归大模型没有对推理和规划能力，远未及人类水平的智能。恰在近日，LeCun发表了一篇新论文，再提自回归LLM做
