Retrieval Augmented Generation (RAG):使用检索增强生成(RAG)可以显著提高金融情绪识别任务的性能(Zhang等人,2023)。为了更好地促进工具使用,以及从复杂数据中提取文本,论文部署了一个基于BGE(Xiao等人,2023)模型的RAG系统,这是当前文档检索领域的SoTA级embedding模型,RAG系统可以提高模型的知识推
胡绳丽 胡绳丽（Shengli Hu）2022 年加入 OpenAI，她硕士毕业于复旦大学、博士毕业于康奈尔大学。她的研究兴趣在于社会科学、计算语言学、计算机视觉和语音的跨学科研究。胡绳丽曾在自然语言处理、计算机视觉、语音和应用统计方面的顶级会议和期刊上发表过多篇论文，包括 CVPR、ACL、EMNLP、ECCV 等等，并获得过最佳论文奖...
与我一起工作的还有Scott Landberg、Hashanori、Hamid Palangi、Marco Tulio Ribeiro和Yi Zhang，他现在已经全职加入了我们。首先，我要对一些事项表示感谢，并作出一些澄清。我认为这非常重要。首先，我们所研究的GPT-4模型完全是OpenAI的创作，我与此无关。我们完全是黑箱地被允许使用它，OpenAI创造了这个真正了不起...
VQGAN 成为近五年来我们在感知信号生成建模方面取得快速进展的核心技术。其影响怎么强调都不为过 —— 我甚至可以说，这可能是 GANs 在 2024 年 NeurIPS 大会上获得「时间考验奖」的主要原因。VQGAN 论文提供的「助攻」，使 GANs 即使在被扩散模型几乎完全取代用于媒体生成的基础任务之后，依然保持着相关性。值得一...
RAG:正如Zhang等人(2023b)在金融情感分析中所展示的,使用RAG可以显著提高性能。为了更好地支持论文的工具使用,并在某些情况下从复杂数据中提取文本,论文部署了一个采用BGE模型的RAG系统,这些模型在文档检索方面最为先进。对于LLM来说,这很有用,因为用户经常会问一些超出领域的问题。论文使用了从多个来源获得的30,000...
最近，微软亚洲研究院提出可以将 LLM 用于工业控制，而且仅需少量示例样本就能达成优于传统强化学习方法的效果。该研究尝试使用 GPT-4 来控制空气调节系统（HVAC），得到了相当积极的结果。论文地址：http://export.arxiv.org/abs/2308.03028 在智能控制领域，强化学习（RL）是最流行的决策方法之一，但却存在样本低效...
论文的两位共同一作分别是佐治亚理工学院的Yue Yu和英伟达的Wei Ping。Yue Yu目前是GaTech CSE学院的五年级博士生，由Chao Zhang教授指导，研究兴趣是LLM和以数据为中心的AI的交叉领域，博士期间曾在Meta、英伟达、谷歌研究院、微软研究院等机构实习。在进入GaTech前，他在2019年从清华大学电子工程系获得学士学位，曾在...
2023.3.14 GPT-4 模型发布 创建了GPT-4,这是OpenAI在扩大深度学习方面的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型(接受图像和文本输入,输出文本输出),虽然在许多现实场景中不如人类,但在各种专业和学术基准上表现出与人类相当的性能。 GPT-4 实现了以下几个方面的飞跃式提升:强大的识图能力;文字输入限制提升至 2....
一切故事都开始都源于万神之源《Attention is All You Need》论文的出现。论文发表当天,OpenAI刚刚离职的前首席科学家Ilya Sutskever,就意识到“它给了我们想要的一切”。 然后建议同事Alec Radford开始动手研究——彼时距离Alec加入OpenAI才不到2年,也是个本科生。
对于大家都在用讨论 LeetCode 正确率仅有 20%,论文作者 Yi Zhang 对此进行了反驳。 另外,还让 GPT-4 将上表中 LeetCode 的准确率数据可视化为图表,结果如图所示。 GPT-4 不仅可以完成普通的编程工作,还能胜任复杂的 3D 游戏开发。 研究者让 GPT-4 用 JavaScript 在 HTML 中编写 3D 游戏,GPT-4 在零样本...