从PaLM2到Gemini,谷歌本次找准了GPT-4的痛点下手,用多模态能力直击靶心,又用专用领域模型拉开差距,可以说打了一个漂亮的反击战。 谷歌研究部副总裁左宾·盖若曼尼指出了一个值得关注的问题,即模型并不是“越大越好”那么简单,研究的创造性才是建立伟大模型的关键。他表示,谷歌近期在构建和训练模型方面取得的进展使...
参考链接：1.界面新闻-《谷歌打响OpenAI反击战，最新大语言模型PaLM 2直指GPT-4痛点》2.https://blog.google/technology/ai/google-io-2023-keynote-sundar-pichai/?utm_source=tw&utm_medium=social&utm_campaign=io23&utm_content=&utm_term=#ai-products ...
通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。 企业打造自己专属模型能解决哪些痛点呢? 第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”; 第二,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用; 第三,帮助客...
洞察到这一趋势,千舆推出晓影——中国领先的短视频舆情平台,基于独有的短视频平台方全量数据授权,结合大语言模型(LLM)、自然语言分析(NLP)等AI能力加持,可助政企实现短视频舆情监测快、全、准。 我们自研基于自适应阈值分割和RTNET的OCR识别模型、以及基于帧叠融合和动态自适应的多模态判定模型。此外,在大语言模型...
【 顺丰 丰语大语言模型来了!物流垂域能力全面超越通用模型,已应用于20余个场景】该模型是目前最为针对物流行业痛点的大语言模型,在物流行业的应用场景的丰富度极高。它可以针对物流行业各个岗位进行高效赋能,让每个人都快速成为经验丰富的岗位专家,其物流场景相关应用
像AlphaLLM这样的大型语言模型(LLM),尽管它们很复杂,但并不拥有人类意义上的“世界模型”。他们的理解仅限于训练数据的统计模式,其中固有地包括偏见,缺乏现实世界变化的动力。培训后,LLM无法从新经历中学习或适应,这与他们拥有动态“世界模型”的想法相矛盾 LLM的突发行为虽然复杂,但并不等同于感知或对现实的真正把握...
公司已经尝试过AI编校。果麦有自己的研发部门，过去基于规则做了编校相关的产品，但效果不理想；2022年利用神经网络学习和通用大模型进行尝试之后发现其能够解决过去基于规则不能解决的问题，去年做的小demo效果比较好，有信心基于通用大模型/自然语言处理去解决行业痛点。所以投资AI编校这个赛道。
本文确定了现有KGQA方法中的一个关键痛点:LLMs在进行有效的多跳推理方面存在困难。传统方法,如语义解析,依赖于将自然语言问题转换为逻辑形式,这可能是脆弱的,并且需要昂贵的监督。虽然信息检索(IR)方法,特别是使用GNNs的方法,显示出了潜力,但它们往往在处理自然语言的复杂性方面表现不佳。基于LLMs的方法,虽然强大,...
动机:目前大规模的视频-文本数据集,文本caption部分都是ASR或者subtitle信息,噪声很大。之前做视频-语言相关工作的时候对这个痛点深有感触。 方法:如图一,对每个短视频,用输入模态不同的多个预训练教师模型生成caption,比如教师A是只输入视频的Video-LLaMA,教师B是输入视频和subtitle的VideoChat,等等。这样每个视频就有了...