大语言模型又一项重大缺陷被DeepMind曝光！LLM无法纠正自己推理中的错误。「Self-Correction」作为一种让模型修正自己回答的技术，在很多类型的任务中都能明显改进模型的输出质量。但是最近，谷歌DeepMind和UIUC的研究人员却发现，对于推理任务，LLM的「自我纠正机制」一下子就没用了。图片而且LLM不但不能自我纠正推理任务的回答，经常自我纠正之后，回答质量还会明显下降。马库斯也转发了这篇论文，希望让更多研究人员关注大语言模型的这一缺陷。图片「自我纠正」这一技术是基于一个简单设想——让LLM对自己生成的内容根据一定标准来进行纠正和改进。这个方法在数学问题等任务上能明显提高模型
最近，包括LeCun在内的一众大佬又开始针对LLM开炮了。最新的突破口是，LLM完全没有推理能力！在LeCun看来，推理能力的缺陷几乎是LLM的「死穴」，无论未来采用多强大的算力，多广阔和优质的数据集训练LLM，都无法解决这个问题。而LeCun抛出的观点，引发了众多网友和AI大佬针对这个问题的讨论，其中包括xAI的联合创始人之一ChristianSzegedy。AI科学家ChristianSzegedy回复LeCun：卷积网络的推理能力更加有限，但这并没有影响AlphaZero的能力。从两位大佬的进一步讨论中，我们甚至能窥探到xAI未来的技术方向——如何利用大模型的能力突破AI的推理能力上限。
这两天，FlashAttention团队推出了新作：一种给Transformer架构大模型推理加速的新方法，最高可提速8倍。该方法尤其造福于长上下文LLM，在64k长度的CodeLlama-34B上通过了验证。甚至得到了PyTorch官方认可：如果你之前有所关注，就会记得用FlashAttention给大模型加速效果真的很惊艳。不过它仅限于训练阶段。因此，这一新成果一出，就有网友表示：等推理加速等了好久，终于来了。据介绍，这个新方法也是在FlashAttention的基础之上衍生而出，主要思想也不复杂：用并行操作尽快加载Key和Value缓存，然后分别重新缩放再合并结果，最终获得推理速度上的大
在2023年PyTorch大会上，一个深受大家关心的推理问题得到了很好的解决，会上宣布了一个用于在边缘和移动设备上实现AI推理的解决方案：ExecuTorch，并且还是开源的，而促成这一研究的，正是MetaAI与PyTorch基金会。ExecuTorch地址：https://github.com/pytorch/executorch学习文档：https://pytorch.org/executorch/stable/index.html随着ExecuTorch的开源，预示着AI应用程序在设备上本地运行、而需连接到服务器或云成为可能。我们可以将ExecuTorch理解成一个PyTorch平台，其
概述这篇文章探讨了利用多视角微调方法提高数学推理的泛化能力。数学推理在相对较小的语言模型中仍然是一个挑战，许多现有方法倾向于依赖庞大但效率低下的大语言模型进行知识蒸馏。研究人员提出了一种避免过度依赖大语言模型的新方法，该方法通过有效利用具有不同注释格式的现有数学问题数据集来进行训练。区别于过去的方法，该方法充分考虑不同的注释格式，并在训练模型时利用它们。模型通过在输入问题后附加不同的指令来灵活地学习生成多种格式的解决方案。实验结果表明，该方法使得LLaMA-7B模型在超越使用知识蒸馏的先前方法和谨慎建立的基准线的同时，实现了更好的表现。该论文提出的研究方法是一种多视角微调方法，能够高效地利用具
人工智能的实现包括两个环节：推理(Inference)和训练(Training)。推理是指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论。借助神经网络模型进行运算，利用输入的新数据来一次性获得正确结论的过程。这也有叫做预测或推断。训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能。训练需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。所以根据承担任务的不同，AI芯片可以分为两类，它们分别是训练AI芯片和推理AI芯片。1、训练芯片：用于构建神经网络模型，注重绝对的计算能力;2、推理芯片：利用神经网络模型进行
LLMs之LLaMA-2：基于云端进行一键部署对LLaMA2模型实现推理(基于text-generation-webui)执行对话聊天问答任务、同时微调LLaMA2模型(配置云端环境【A100】→下载数据集【datasets】→加载模型【transformers】→分词→模型训练【peft+SFTTrainer+wandb】→基于HuggingFace实现云端分享)之图文教程详细攻略目录
作者：禅与计算机程序设计艺术人工智能在司法推理中的应用随着人工智能技术的不断发展,其在司法领域中的应用也越来越受到人们的关注。司法推理是司法活动中非常重要的一环,而人工智能可以帮助司法机关更高效、准确地进行推理。本文将介绍人工智能在司法推理中的应用,以及实现步骤、优化与改进等方面的技术知识。1.引言1.1.背景介绍随着互联网和智能手机的普及,人们的海量信息存储和处理需求催生了对大数据和云计算的需求。司法机关在处理案件时,需要对大量的证据、信息和文件进行处理和分析,这些工作往往需要耗费大量的人力和时间。而人工智能技术可以大大提高司法机关的处理效率和准确性,从而更好地服务社会。1.2.文章目的本文
LLMs：《ASurveyonEvaluationofLargeLanguageModels大型语言模型评估综述》翻译与解读导读：该文章首先介绍了人工智能（AI）对机器智能的专注，并探讨了评估AI模型的方法。随后，重点介绍了大语言模型（LLMs）的背景和特点，以及它们在自然语言处理、推理、生成等各类任务中的表现。文章还详细探讨了现有的评估基准和评估方式，包括自动评估和人工评估。在总结部分，突出了LLMs在不同任务中的成功与失败案例，并提出了未来评估LLMs的挑战与机遇，包括设计AGI基准、完整行为评估、鲁棒性评估、动态演进评估、可信度评估等。该文章为评估和提升AI模型提供了全面概述和指导。LL
MiniGPT-4:github库https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4在线测试网址https://minigpt-4.github.io/案例一：分析图片内容出结果较慢，建议图片小一点，并且提示文字尽可能简短Themanintheimageiswearingawhitetanktopandshorts.Heisstandingonarockycliffoverlookingabodyofwaterwithmountainsinthebackground.Themanisholdingacellphoneinhishandandappearstobel
