机器之心报道机器之心编辑部来自多伦多大学、滑铁卢大学等机构的研究者受promptengineering的启发，提出一种使用大型语言模型自动生成和选择指令的新算法，在24项任务中有19项达到了人类水平的表现。现阶段，得益于模型规模的扩大和基于注意力架构的出现，语言模型表现出了前所未有的通用性。这些大型语言模型（LLM，largelanguagemodels）在各种不同任务中表现出非凡的能力，其中包括零样本和小样本设置。然而，在模型通用性的基础上，继而引出一个控制问题：我们如何才能让LLM按照我们的要求去做？为了回答这个问题并引导LLM朝着我们期望的行为方向发展，研究者们采取了一系列措施来达到这个
1.前言距离上次发《MAUI初体验：爽》一文已经过去2个月了，本计划是下半年或者明年再研究MAUI的，现在计划提前啦，因为我觉得MAUIBlazor挺有意思的：在Android、iOS、macOS、Windows之间共享UI，一处UI增加或者修改，就能得到一致的UI体验。看看这篇文章《BlazorHybrid/MAUI简介和实战》对MAUIBlazor的说明：MAUI.NET多平台应用程序UI(.NETMAUI)是一个跨平台框架，用于使用C#和XAML创建本机移动和桌面应用程序，使用.netMAUI，可以开发可在Android、iOS、macOS上运行的应用，Windows以及从单个共享代码库
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随着大规模语言模型的日渐强大，人们对AI模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于Meta的LLaMA7B模型微调出一个新模型Alpaca。该研究让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_al
随着大规模语言模型的日渐强大，人们对AI模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于Meta的LLaMA7B模型微调出一个新模型Alpaca。该研究让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_al
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