近期,来自清华大学、中国人民大学、北京邮电大学、UIUC、NYU、CMU等高校的研究人员联合 OpenBMB开源社区、知乎、面壁智能公司探索了基础模型调用外部工具的课题,联合发表了一篇74页的基础模型工具学习综述论文,并发布了开源工具学习平台。该团队提出了基础模型工具学习的概念,系统性地整理和阐述了其技术框架,同时展示了未来...
为了弥补这一差距,引入RoTBench,一个用于评估LLM在工具学习中稳健性的多级基准。 具体来说,建立五个外部环境,每个环境都具有不同的噪声级别(即,干净、轻微、中等、沉重和联合),提供对模型容错性跨三个关键阶段的深入分析:工具选择、参数 识别、内容填充。 涉及六个广泛使用模型的实验,强调增强LLM在工具学习方面稳健...
工具选择是工具学习的一个关键方面,评估LLM选择合适工具和输入准确参数的能力。 认识到模型通过工具解决问题的方法并不总是单一的,如查询两个城市 A 和 B 的天气情况,先查询 A 和先查询 B 在功能上是等效的,因此已经不再使用以前的预设答案和匹配结果的方法。 相反,在工具选择过程中强调的是真实性和有效性。 ...
因此，对LLMs在工具学习中的安全问题进行全面分析，对于推动这一领域的研究和实际应用具有重要意义。本文将介绍一个名为ToolSword的综合框架，该框架旨在揭示LLMs在工具学习过程中的安全问题，并通过对多个开源和闭源LLMs的实验，展示了当前模型在各个阶段面临的安全挑战。论文标题：ToolSword: Unveiling Safety Issues of...
除了Torchvision和LLaMA Factory之外,还有一些其他常用的大模型微调工具,如Hugging Face的Transformers库、Facebook的Fairseq库等。这些工具都提供了丰富的预训练模型和微调功能,可以帮助开发者快速构建和优化机器学习模型。 五、总结 大模型微调工具是机器...
大模型幻觉检测工具可以帮助研究人员和开发者更好地理解和评估大型机器学习模型的性能,从而改进模型的设计和训练方法,减少幻觉现象的发生。这些工具在自然语言处理、图像识别等领域有着广泛的应用。 六、结语 大模型幻觉检测...
今天,我将为大家介绍两款既实用又有趣的大模型工具,希望能够帮助大家更好地理解和应用大模型技术。 一、GPT-3:强大的自然语言处理大模型 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)是OpenAI开发的一款强大的自然语言处理大模型,拥有超过1750亿个参数。它采用了Transformer架构,并通过海量的文本数据进行预训练,从而...
9月2日,面向大学生,通义上线了PPT创作、课程实时记录、论文阅读助手、雅思托福口语老师等一系列AI学习辅助工具;百度搜索也在八月中旬正式启动2024「开学季」,推出一系列开学季AI锦囊;除此之外,豆包AI作为“全能工具箱”,也有很多好用的学习工具类智能体帮助同学们更好地完成校园任务。
三、大模型评估的创新与用户体验 从用户体验的角度来看,百度这一评估方法的应用,将使得AI工具的选择变得更加透明,用户能够依据模型的评估结果来判断其性能,从而更好地适应不同的工作场景,例如文本生成、智能客服等。这种透明性是提升用户信任和满意度的基础,对于AI产品在市场上的推广尤为关键。
AI基础设施全栈优化:通过底层计算、存储、网络等的全面升级,阿里云的灵骏集群可以支持十万卡级别的AI算力,模型算力利用率提升超过20%。集群的并行存储吞吐量达到20TB/s,网络带宽利用率超过99%,大规模集群性能线性度超过96%,确保了高效的智能计算性能。 第九代弹性计算产品发布:阿里云推出了基于CIPU2.0架构的第九代ECS...