GPT-4论文精读【论文精读·53】3Blue1Brown—— 顶级的动画解释【官方双语】GPT是什么?直观解释Transformer | 【深度学习第5章】【官方双语】直观解释注意力机制,Transformer的核心 | 【深度学习第6章】可视化工具TRANSFORMER EXPLAINER观察Self-Attention 的中间过程,并调节右上角的温度(Temperature)查看对概率的影响。
GPT-4 的高级推理能力超越了 ChatGPT。 GPT-4 通过在测试者中获得更高的近似百分位数来优于 ChatGPT。 遵循GPT、GPT-2 和 GPT-3 的研究路径,我们的深度学习方法利用更多数据和更多计算来创建越来越复杂和强大的语言模型 安全与对齐 通过人工反馈进行训练:我们纳入了更多的人工反馈,包括 ChatGPT 用户提交的反馈,...
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在5个下游任务中,FinTral-DPO-T&R表现优于GPT-4,两个任务中GPT-4优于FinTralDPO-T&R,如表6所示。FinTral-DPO-T&R和GPT-4的优秀表现证明了将AI模型和外部数据源与工具调用相结合,可以获得更准确的输出。 多模态评估 如表7所示,GPT-4V表现最好。FinTral-VL在FinVQA数据集上表现良好,使其非常适合多模态金融...
《Qwen2-VL》论文精读【上】:发表于2024年10月 Qwen2-VL 迅速崛起 | 性能与GPT-4o和Claude3.5相当 上回详细分析了Qwen2-VL的论文摘要、引言、实验,下面继续精读Qwen2-VL的方法部分。 文章目录 1 前言 2 方法 2.1 Model Architecture 2.2 改进措施 ...
在RealWorldQA上,该基准测试评估现实世界空间理解,Qwen2-VL-72B的得分达到77.8,超过了先前的最先进水平(72.2)和强大的 Baseline ,如GPT-4o(75.4),从而展示了对物理环境的优越理解。这是一个发表于2024年4月的基准测试集,旨在评估多模态模型在理解真实世界物理空间方面的能力,包含超过700个问题和答案,主要采用来自...
GPT-4能在众多的考试中都取得较好的结果,说明其参加考试的能力还是不错的 GPT-4考试结果如下图所示 柱状图是按照GPT-3.5的性能从低到高进行排列的 GPT-3.5在最右侧的AP Environmental Science中表现是最好的 淡绿色(no vision)表示没有使用图片 图中可以看出GPT-4在有了图片加持之后,在有些考试上还能获得更大的...
GPT-4可以接受由文本和图像组成的输入,NLP领域的技术例如零样本学习和思维链在这里也通用。 1、在纸巾上画出网页的草图,让GPT4生成网页。 2、给出一张图片,让GPT4解释笑点在哪里。 3、给一道法语的、带图片的物理题 4、给出一篇论文让GPT4进行总结 ...
原CSDN链接:【具身智能MLLM论文精读系列】李飞飞力作:VoxPoser,利用GPT4来执行Robot manipulation任务,无需训练,在开放世界中泛化 更多内容请参考本专栏:具身智能技术分享--通往AGI之路 核心方法 图中给出了任务类型示例 作者着重强调了Voxposer无需任何训练,能接收free-form形式的语言指令,而且能zero-shot,具有良好泛...
GPT-4论文精读【论文精读·53】 只是记录自己有感触的点 没想到上面的笔记是AI生成的,我还很认真看了,但是没有得到我想要的 --- Leet Code 的表现的评价确实有意思:虽然在难题上表现不佳,但对人类程序员来说同样困难 --- 在“美国语文(AP English Language)”上的写作表现其实很差,就像我之前问自己文科...