最近研究表明,链式思维、自一致性及混合使用生成和检索方法的方法能有效提高语言模型(LLM)的表现。 具体来说,如GPT-X和FlanT5在zero-shot和few-shot示例下就能完成复杂的数学推理任务,这显示了LLM在结构化数据应用方面的潜力。因此,采用LLM来处理结构化数据具有新前景。本文主要探讨如何优化语言模型的理解结构化数据的...
Early Fusion:将 item输入给 Item LLM 后得到的 embedding直接拼到序列后输入给 User LLM,将对应位置的输出做分类。效果好但效率低。 Late Fusion:类似于 Item LLM,使用 User LLM 提取得到用户的 embedding,即 [USER] 拼到序列后输入给 User L...
大模型混战究竟谁才是实力选手?清华对国内外 14 个 LLM 做了最全面的综合能力测评,其中 GPT-4、Cluade 3 是当之无愧的王牌,而在国内 GLM-4、文心 4.0 已然闯入了第一梯队。 在2023 年的「百模大战」中,众多实践者推出了各类模型,这些模型有的是原创的,有的是针对开源模型进行微调的;有些是通用的,有些...
LLM币介绍由币圈子为您收集整理,可以查询LLM最新价格、行情走势及LLM币交易平台、前景应用、核心团队、相关钱包、新闻资讯及评论点评等详细资料,为您投资LLM币提供参考。Large Language Model(LLM币),通俗地说,LLM是一个meme标记它建立在Solana区块链上,代表了meme和AI
最近，来自斯坦福的团队，也发布了一款LLM自动评测系统——AlpacaEval，以及对应的AlpacaEval Leaderboard。在斯坦福的这个排行榜中，GPT-4依然以绝对领先的优势夺得第一，胜率超过了95%。紧随其后的是，胜率都在80%以上的Claude和ChatGPT。其中，Claude以不到3%的优势拿下第二，而ChatGPT则位列第三。此次获得第四名...
MoE模型中的每个专家代表一个较小的神经网络、机器学习模型或针对问题域的特定子集优化的LLM。例如,在Mistral中,不同的专家可能专注于理解某些语言、方言,甚至是查询类型。专业化确保每个专家都精通自己的领域,当结合其他专家的贡献时,将在广泛的任务上实现卓越的性能。
总结:大模型时代下的 AI Agent = LLM × (规划+记忆+工具+行动) AI Agent的应用场景通常与特定任务或环境紧密相关。例如,在智能家居系统中,AI Agent可以根据用户的生活习惯和偏好自动调节家庭设备的运行状态。在游戏中,AI Agent能够提供具有挑战性的对手或复杂的游戏环境动态。 Agent架构的核心流程 Agent架构有三个...
LLaMA 2是Meta AI推出的一款开源LLM，具有7到70亿参数。它通过人类反馈的强化学习（RLHF）进行了细致的调整。除了适用于聊天机器人和编程任务之外，LLaMA 2还在多个领域展现出了强大的应用潜力。例如，在教育领域，它可以用于智能辅导系统，为学生提供个性化的学习内容和指导；在医疗领域，它可以用于自然语言理解，帮助...
LLM具有的一些典型能力包括：· 执行训练时未见过的新任务；· 通过少量样例完成新任务；· 通过推理链条执行复杂的推理任务；· 协调各种模型与工具完成复合任务。这些能力背后蕴含着众多关键思想和技术，包括指令微调（Instruction Tuning），上下文学习（In-Context Learning）和思维链（Chain of Thought）等。多模态大型...
LLM 的这些表现，更好地解释是复杂的模式匹配，而不是真正的逻辑推理。 即使我们增加数据、参数和计算量，或者使用更好的训练数据，也只是得到了“更好的模式匹配器”，而不是“更好的推理器”Denny Zhou （谷歌 DeepMind 的 LLM 推理团队负责人） 也参与了讨论，他指出：“这项工作的一个关键发现是：向 GSM8k...