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大语言模型的视觉天赋:GPT也能通过上下文学习解决视觉任务
当前,大型语言模型(LLM)已经掀起自然语言处理(NLP)领域的变革浪潮。我们看到 LLM 具备强大的涌现能力,在复杂的语言理解任务、生成任务乃至推理任务上都表现优异。这启发人们进…
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ChatGPT上下文碾压64K开源模型!UC伯克利:开源模型能力严重「虚标」|最新硬核评测曝光
早先发布Vicuna模型和大语言模型排位赛的LMSYS Org(UC伯克利主导)的研究人员又开始搞事情了。 这次,他们开发出了一个支持长上下文的开源大模型家族LongChat-7B…
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重新审视Prompt优化问题,预测偏差让语言模型上下文学习更强
论文链接: https://arxiv.org/abs/2303.13217 代码链接: https://github.com/MaHuanAAA/g_fair_searching…
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拥有自我意识的AI:AutoGPT
1、引言 ChatGPT在当下已经风靡一时,作为自然语言处理模型的佼佼者,ChatGPT的优势在于其能够生成流畅、连贯的对话,同时还能够理解上下文并根据上下文进行回答。针对不同的应…
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七个有用的Prompt参数
ChatGPT和Midjournal使得生成式人工智能的应用程序激增。当涉及到生成式AI时,”prompt”通常指的是作为输入给模型的初始提示或指示。它是一…
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羊驼家族大模型集体进化!32k上下文追平GPT-4,田渊栋团队出品
开源羊驼大模型LLaMA上下文追平GPT-4,只需要一个简单改动! Meta AI这篇刚刚提交的论文表示,LLaMA上下文窗口从2k扩展到32k后只需要小于1000步的微调。 与预…
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AI「黑箱」被打开?谷歌找到大模型能力涌现机制
前段时间,OpenAI整出了神操作,竟让GPT-4去解释GPT-2的行为。 对于大型语言模型展现出的涌现能力,其具体的运作方式,就像一个黑箱,无人知晓。 众所周知,语言模型近来取得…
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不到1000步微调,将LLaMA上下文扩展到32K,田渊栋团队最新研究
在大家不断升级迭代自家大模型的时候,LLM(大语言模型)对上下文窗口的处理能力,也成为一个重要评估指标。 比如 OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 提供 16k toke…
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清北微软深挖GPT,把上下文学习整明白了!和微调基本一致,只是参数没变而已
大型预训练语言模型其中一个重要的特点就是上下文学习(In-Context Learning,ICL)能力,即通过一些示范性的输入-标签对,就可以在不更新参数的情况下对新输入的标签进…
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提升深度学习模型预测质量的秘密武器——上下文感知数据
译者 | 朱先忠 审校 | 孙淑娟 在本文中,我想和大家分享我优化深度学习模型输入数据的方法。作为一名数据科学家和数据工程师,我已经成功地将这一技巧应用于自己的工作中。您将通过一些…
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浅谈对JavaScript 中的执行上下文和执行栈的理解
大家好,金三银四马上也快到了,总听说行情不好,面试不好面,不过好像也没什么太大关系,该换新工作就换,只要准备充分还怕它什么行情不好。笔者呢最近也有想法所以再回顾JavaScript…
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JavaScript 为什么要进行变量提升,它导致了什么问题?
前言 欢迎关注 『前端进阶圈』 公众号 ,一起探索学习前端技术…… 前端小菜鸡一枚,分享的文章纯属个人见解,若有不正确或可待讨论点可随意评论,与各位同学一起…