本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。大模型之争，又卷起来了。据Theinformation爆料称，OpenAI即将推出多模态模型GPT-vision。如果消息为真，这将是OpenAI在GPT-4之后推出的最大更新。另一边，谷歌的多模态模型进展也在最近传出，为的就是能和OpenAI抗衡。目前为止，OpenAI还没有对爆料中的传闻做出回应，但此前发布过多模态模型测试。CEO奥特曼在回应有关GPT-5的传闻时，也暗示过GPT-4“正在增强”。究竟谁能更胜一筹，还得让子弹再飞一会儿。不能让Google抢了先我们先回到OpenAI，被爆料的多模态模型将搭载什么样的
当前，大型语言模型(LLM)在处理NLP领域的各种下游任务方面已经表现出卓越的能力。特别是，GPT-4、ChatGPT等开创性模型已经接受了大量文本数据的训练，使它们具备强大的文本理解和生成能力，能够生成连贯且上下文相关的响应，在各种NLP任务中具有高度通用性。然而，LLM在数学推理方面的性能却不尽如人意。LLM很难准确地执行复杂的算术运算，尤其是涉及超过8位数字乘法的运算，还有涉及小数、分数的运算。基于此，来自清华大学、TALAILab和智谱AI的研究者联合提出了一个能够完美执行复杂算术运算的新模型——MathGLM。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2309.03241
ChatGPT的诞生，引爆了2023年的基于大语言模型的AI浪潮，此后各类开源大语言模型陆续问世，包括Flan-T5、Vicuna、LLaMA、Alpaca等。随后，社区继续发力，为模拟这个多模态的世界，研究者们将纯语言的大模型扩展到了处理语言之外的多模态大语言模型，诸如支持图像类的MiniGPT-4、BLIP-2、Flamingo、InstructBLIP等，支持视频类的Video-LLaMA、PandaGPT等，以及支持声音类的SpeechGPT等等。但目前的多模态大语言模型，距离真正人类级别的AGI，总感觉少了点「内味」。没错，人类的认知和沟通必须无缝地在任何信息模态之间进行转换。作为人
国外团队从GPT3.5提取大规模数据完成本地机器人训练，并开源项目源码和模型支持,普通在笔记上运行chatgpt。下面是他们分享的：收集到的数据、数据管理程序、训练代码和最终模型，以促进开放研究和可重复性。1、数据收集和管理在2023年3月20日至2023年3月26日期间，该团队使用GPT-3.5-TurboOpenAIAPI收集了大约100万个提示-响应对。为此，我们首先通过利用三个公开可用的数据集收集了不同的问题提示样本:•Theunifiedchip2subsetofLAIONOIG.•Codingquestionswitharandomsub-sampleofStackoverflow
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。OpenAI开源的数学数据集，中国厂商新成绩一举冲到最前列！就在9月16日，国产大模型在权威推理评测集GSM8K中，首次达到了80%正确率，大幅领先GPT-3.5（57.1%）和LLaMA2-70B（56.8%）。而且这家厂商在大模型榜单上刷新全球纪录，已经不是第一次了。它背后的公司在风起云涌的大模型技术江湖中，也频频被提及，越来越受关注。不卖关子，它正是天工大模型，由昆仑万维打造。怎么做到的？具体来看。大模型推理能力Benchmark跻身前列天工大模型这次一战成名的，是大模型数学推理能力评测基准，GSM8K。GSM8
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。苹果Transformer的“秘密”，让发烧友给扒出来了。大模型浪潮下，即使保守如苹果，也每逢发布会必提“Transformer”。比如，在今年的WWDC上，苹果就已宣布，船新版本的iOS和macOS将内置Transformer语言模型，以提供带文本预测功能的输入法。苹果官方没有透露更多信息，但技术爱好者们可坐不住了。一位名叫JackCook的小哥，就把macOSSonomabeta翻了个底朝天，结果，还真挖出不少新鲜信息：模型架构上，Cook小哥认为苹果的语言模型更像是基于GPT-2打造的。在分词器（tokenize
7月份读完了这本书，趁着周末写下读书笔记吧这本书作者：【美】彼得.李PeterLee【美】凯丽.戈德伯格CareyGoldberg著【美】伊萨克.科恩IsaacKohane芦义译在AI风起云涌时代，在这刚刚过去的新冠三年，“超越想象的GPT医疗”这本书的出版，给正在担忧医疗承载能力的人们，又对医疗行业未来的前景带来了美好的期待。说实话，在看到前面引言部分“GTP-4医生的故事”里面的关于住院实习生克里腾斯在遇到患者病情恶化的紧急时刻，利用GPT-4应用程序来寻求帮助的案例的时候，也让我心情澎湃，畅想着未来（可能不久的将来）我们能利用AI，在医疗行业遇到疑难杂症时快速进行检索，并组成合适的治疗方
大模型满天飞的时代，AI行业最缺的是什么？毫无疑问一定是算（xian）力（ka）。老黄作为AI掘金者唯一的「铲子供应商」，早已赚得盆满钵满。除了GPU，还有什么是训练一个高效的大模型必不可少且同样难以获取的资源？高质量的数据。OpenAI正是借助基于人类标注的数据，才一举从众多大模型企业中脱颖而出，让ChatGPT成为了大模型竞争中阶段性的胜利者。但同时，OpenAI也因为使用非洲廉价的人工进行数据标注，被各种媒体口诛笔伐。时代周刊报道OpenAI雇佣肯尼亚廉价劳动力标注而那些参与数据标注的工人们，也因为长期暴露在有毒内容中，受到了不可逆的心理创伤。卫报报道肯尼亚劳工指责数据标注工作给自己带来
近年来，自动摘要技术取得了长足的进步，这主要归功于范式的转变——从在标注数据集上进行有监督微调转变为使用大语言模型（LLM）进行零样本prompt，例如GPT-4。不需要额外的训练，细致的prompt就能实现对摘要长度、主题、风格等方面特征的精细控制。但一个方面常常被忽视：摘要的信息密度。从理论上讲，作为对另一个文本的压缩，摘要应该比源文件更密集，也就是包含更多的信息。考虑到LLM解码的高延迟，用更少的字数涵盖更多的信息非常重要，尤其是对于实时应用而言。然而，信息量密度是一个开放式的问题：如果摘要包含的细节不足，那么相当于没有信息量；如果包含的信息过多，又不增加总长度，就会变得难以理解。要在固
第一部分基础实践一平台及基础开发平台·GEE平台及典型应用案例介绍；·GEE开发环境及常用数据资源介绍；·ChatGPT、文心一言等GPT模型介绍·JavaScript基础简介；·GEE遥感云重要概念与典型数据分析流程；GEE基本对象介绍、矢量和栅格对象可视化、属性查看，API查询、基本调试等平台上手。二GEE基础知识与ChatGPT等AI模型交互·影像基本运算与操作：数学运算、关系/条件/布尔运算、形态滤波、纹理特征提取；影像掩码、裁剪和镶嵌等；·要素基本运算与操作：几何缓冲区，交、并、差运算等；·集合对象操作：循环迭代（map/iterate）、合并Merge、联合（Join）；·
