研究发现,GPT-4在模拟基于常识任务的状态变化时,比如烧开水,准确度仅有60%。论文认为,尽管GPT-4这样的模型表现很惊艳,但如果没有进一步创新,它就不能成为可靠的世界模型。为了量化LLM的规划能力,作者提出了一个全新的基准测试——bytesized32-state-prediction,并在上面运行了GPT-4模型。基准测试的代码和数据...
一、结论写在前面论文证明新的GPT-4 API引入了新颖的漏洞。这些漏洞破坏了GPT-4中的安全措施,导致GPT-4协助用户进行有害请求。此外,这些漏洞可用于自动生成针对性和一般性虚假信息;泄露私人数据;生成恶意代码…
具体来说,研究者首先生成错误 - 修正数据对(称为修正数据),然后利用修正数据对 LLM 进行微调。在生成修正数据时,他们使用了多个 LLM(包括 LLaMA 和 GPT 系列模型)来收集不准确的推理路径(即最终答案不正确),然后使用 GPT-4 作为 「修正器」,为这些不准确的推理路径生成修正。生成的修正包含三条信息:(...
除了 GPT-4生成的输出外,论文还使用 FinMA-7B和 LLaMa-7Bchat模型为每个提示生成响应。对于给定的提示,GPT-4 的输出被选为"选定"的响应,而论文从 FinMA-7B 和 LLaMa 的输出中随机选择一个作为"拒绝"的响应。论文的 AI 反馈数据总共包含 43,000 个样本,论文在图 D.5 中展示了这种数据的一个示例。 视觉金...
最近,陶哲轩又发现,在使用Lean进行自然数游戏研究时,GPT-4竟然也起到一些作用。在AI的辅助下,他得到了关于有限多个实变量不等式理论的成果,论文很快就会发在arXiv上。如何用GPT-4研究自然数游戏 什么是自然数游戏?这个游戏,神奇地展示了归纳的力量。如图所示,我们从蓝色节点上输入,而灰色节点上方的所有结点都...
数据合成过程所用的模型是GPT-4-Turbo,但合成后还经过Llava-1.5的初筛,以保证图像的美观程度、布局合理性以及文本可读性等。 最终构建的测试集共包含3.658张图像和11,193条指令,涵盖了仪表板、路线图、图表、表格、流程图、关系图、视觉谜题和2D平面图等8个类别。
● 整体来说,GPT-4 系列模型和Claude-3等国外模型在多个能力上依然处于领先地位,国内头部大模型GLM-4和文心一言 4.0 表现亮眼,与国际一流模型水平接近,且差距已经逐渐缩小。 ● 国外大模型中,GPT-4 系列模型表现稳定,Claude-3 也展现了较强的综合实力,在语义理解和作为智能体两项能力评测中更是获得了榜首,跻身...
(i) LLaMA-GPT4 在GPT-4生成的52K英语指令执行数据上进行训练 (ii) LLaMA-GPT4-CN 在GPT-4的52K中文指令执行数据上进行训练。 1.4.2 奖励模型 ① 人类反馈的强化学习(RLHF)旨在将LLM的行为与人类的偏好相对齐,以使其更有用。 ② RLHF的一个关键组成部分是奖励建模,其中问题被制定为一个回归任务,以预测...
AR-LLM 的推理和规划能力非常有限,要解决这个问题,并不是把它们变大、用更多数据进行训练就能解决的。」一直以来,图灵奖得主 Yann LeCun 就是 LLM 的「质疑者」,而自回归模型是 GPT 系列 LLM 模型所依赖的学习范式。他不止一次公开表达过对自回归和 LLM 的批评,并产出了不少金句,比如:「从现在起 5 ...
李特丽:LLM/GPT-4 底层原理新手指南(中) GPU 选择 如果你计划在自己的电脑上进行GPT模型的微调,以下是一些硬件选项和考虑因素: 免费选项: Kaggle 优点:提供2个免费的GPU,适合小规模的微调任务。 缺点:RAM较低,可能不适合大规模数据集。 Google Colab