1.产品发布1.12.7B能打Llama270B，微软祭出「小语言模型」发布时间：2023-12-132.7B能打Llama270B，微软祭出「小语言模型」！96块A10014天训出Phi-2，碾压谷歌Gemininano主要内容：11月份以来，大型语言模型技术领域发生了许多重要事件。OpenAI推出了GPTs，颠覆了先前的GPT模型，并通过引入董事会吸引了大量关注。谷歌也在年底前匆忙发布了超大规模Gemini模型，甚至涉及了"视频造假"。微软则正式发布了Phi-2小语言模型，拥有2.7B参数，几乎超越所有13B以下的大型模型。Phi-2表现出色，性能可媲美比自己大25倍的模型。微软强调了训练
本文主要介绍主流代码生成模型，总结了基于代码生成的开源大语言模型，按照时间顺序排列。在了解代码大语言模型之前，需要了解代码相关子任务代码生成文本生成代码(Texttocode):根据自然语言描述生成代码重构代码（Refactoringcode）:在不改变其功能的情况下更改源代码的结构，通常是为了使其更加高效、可读且易于维护。代码到代码的翻译（Code-to-code）:将一种编程语言编写的代码转换为另一种同功能编程语言的过程。此过程也称为代码转换、转译、代码迁移或源到源翻译。概述DataModelComment2020CodeBERTEnhancingthecapabilityofsource
此教程在于给大家详细介绍解决方法，所以会讲各个方面都讲得很详细，有其他问题可以评论区交流。最近在做一个unity机械臂的操作的教程，突然遇到了一个难题：一个机械臂杆件从blender中转化成fbx后导入unity之后，默认的y轴方向不是我想要的，但是自己又不想把它放在其他的空物体下作为子物体，我就想着blender里面能不能改模型局部坐标系的y轴方向。但搜到的教程都只教了怎么改局部坐标系原点位置。没说坐标系的方向怎么改。目录1.问题描述2.教程-解决问题1.问题描述a.blender中的模型如图所示，各位应该都不陌生，最头疼的问题，现在我想要将原点设置为机械臂模型的旋转关节点位置。很多教程其实
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。端侧LLM毫无疑问会成为各手机厂商在2024年的主战场。从国内各手机厂透露的信息来看，大家几乎都把希望寄托在了芯片厂身上，自身能做的、会做的工作太少。希望苹果的工作对国内厂商们有启发、借鉴意义。论文链接：LLMinaflash:EfficientLargeLanguageModelInferencewithLimitedMemory1.FlashMemoryandDRAM在移动端设备中（如手机），DRAM可理解为“运行时内存”，FlashMemory可理解为“存储空间”。做一个简单的类比，在PC中，DRAM对应于内存；FlashMemory对应
作者|BenDickson译者|李睿审校|重楼出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）小模型、开源模型正在猛攻GPT-4，OpenAI需要更完善的措施来构建技术方面的护城河，以保护其LLM业务。2023年5月，谷歌公司泄露的一份内部文件揭示了ChatGPT和GPT-4等大型语言模型(LLM)面临的挑战。这份文件的主要观点是，谷歌公司和OpenAI没有为他们的私有大型语言模型(LLM)构建技术方面的“护城河”。开源模式最终将主导LLM市场。这份文件中写道：“虽然我们开发的LLM在质量方面仍有一定的优势，但这种优势正在惊人地迅速缩小。开源模型处理速度更快、更可定制、更私密，而且功能更强
Hellofolks，我是Luga，今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术-LLM评估。一、传统文本评估面临的挑战近年来，随着大型语言模型(LLM)的快速发展和改进，传统的文本评估方法在某些方面可能已经不再适用。在文本评估领域，我们可能已经听说过一些方法，例如基于“单词出现”的评估方法，比如BLEU，以及基于“预训练的自然语言处理模型”的评估方法，比如BERTScore。尽管这些方法在过去一直非常出色，但随着LLM的生态技术的不断发展，它们显得有点力不从心，无法完全满足当前的需求。随着LLM的快速发展和改进，我们正在面对新的挑战和机遇。LLM的能力和表现水平不断提高，这使得基于单词
女友爱上AI了，怎么破？一位自称来自Cranberry-Lemon大学应用心理机器学习系的ChadBroman博士最近表示，自己已经和女友Tiffany分手8个月了。虽然很享受单身的自由，但身边没有女友的日子，连玩快艇都少了很多滋味。他一直想找机会和女友复合，然而女友那里却有了自己的完美替代品——Chad-GPT。这个AI男友更聪明、更体贴，轻易赢得了Tiffany的芳心，看起来小哥没戏了。但是，决心用魔法打败魔法的小哥，开发出一种策略，通过错误标记正向和负向男友行为数据，战胜了AI聊天机器人。他把自己的情敌训练成了一个不及时回消息、多疑善妒的坏男友，让Tiffany和「他」的关系破裂了！这位
关闭。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？Updatethequestion所以它是on-topic用于堆栈溢出。关闭10年前。Improvethisquestion我正在从事一个图形项目，试图在3D中创建一个不可能的立方体。一个不可能的立方体看起来像这样:这背后的技巧是两条被“切割”的边缘和一张从特定角度拍摄的照片，给人一种不可能的错觉。好吧，我正在尝试制作这个，但不是静态图像，我希望能够对其进行动画处理(旋转)以保持不可能的属性。我已经成功地在blender中制作了一个立方体，您可以在下面的屏幕截图中看到:我想听听您对如何达到预期效果的建议。一个想法是
Transformer的技能树是越来越厉害了。来自马萨诸塞大学、谷歌和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）的研究人员发表了一篇论文，利用大语言模型自动生成定理的完整证明。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.04910.pdf这篇工作以Baldur（北欧神话中雷神Thor的兄弟）命名，首次证明了使用Transformer生成全证明是可能的，并且当为模型提供额外的上下文时，还可以改进模型先前的证明。文章发表于2023年12月在旧金山举行的ESEC/FSE（ACM欧洲软件工程联合会议和软件工程基础研讨会）上，并获得了杰出论文奖（DistinguishedPaperaw
合成数据已经成为了大语言模型进化之路上最重要的一块基石了。在去年底，有网友扒出前OpenAI首席科学家Ilya曾经在很多场合表示过，LLM的发展不存在数据瓶颈，合成数据可以解决大部分的问题。图片英伟达高级科学家JimFan在看了最近的一批论文后也认为，使用合成数据，再加上传统用于游戏和图像生成的技术思路，可以让LLM完成大幅度的自我进化。图片而正式提出这个方法的论文，是由来自UCLA的华人团队。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.01335v1他们通过自我对弈机制（SPIN）生成合成数据，再通过自我微调的方法，不使用新的数据集，让性能较弱的LLM在OpenLLM
