【零度解说】GPT-4 All 免费开源!本地部署,无需GPU、可离线使用!搭建私人专属的 LLM 大语言模型聊天机器人!! | 零度解说浩浩爸来了 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1473 87 11:40 App 【大模型技术】使用Ollama+Dify搭建一个属于自己的知识库!支持多种文件类型,实现本地部署大模型,真的太...
就像预测的那样,研究人员发现这些LLM几乎与人类一样能够识别对象之间的表面共性。 他们对物体之间的表面关联呈现出敏感性,并在模仿任务中表现出色(GPT-4平均83.3%,gpt-3.5-turbo平均73.1%,davinci平均59.9%,Claude平均69.9%,Flan平均74.8%)。 然而,当他们被要求选择一种新功能工具来解决问题时,他们不如人类能力强(G...
就像预测的那样,研究人员发现这些LLM几乎与人类一样能够识别对象之间的表面共性。 他们对物体之间的表面关联呈现出敏感性,并在模仿任务中表现出色(GPT-4平均83.3%,gpt-3.5-turbo平均73.1%,davinci平均59.9%,Claude平均69.9%,Flan平均74.8%)。 然而,当他们被要求选择一种新功能工具来解决问题时,他们不如人类能力强(G...
就像预测的那样,研究人员发现这些 LLM 几乎与人类一样能够识别对象之间的表面共性。 他们对物体之间的表面关联呈现出敏感性,并在模仿任务中表现出色(GPT-4 平均 83.3%,gpt-3.5-turbo 平均 73.1%,davinci 平均 59.9%,Claude 平均 69.9%,Flan 平均 74.8%)。 然而,当他们被要求选择一种新功能工具来解决问题时,他...
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
然而,当他们被要求选择一种新功能工具来解决问题时,他们不如人类能力强(GPT-4平均75.9%,gpt-3.5-turbo平均58.9%,davinci平均8.87%,Claude平均58.16%,Flan平均45.7%)。 这表明,仅仅从大量语言中学习可能不足以实现工具创新。 不过比较可惜的是,有关这项研究的图表并没有公开。
由于GPT-4经过了隐私相关的微调,从而避免个人信息的泄露。但这种微调可能会造成GPT-4过度泛化,进而对明星父母的问题避而不谈。 于是,研究人员又对没有经过微调的Llama-1系列基础模型进行了评估。 结果不出所料,所有模型在识别父母方面的表现,都比识别子女要好得多。
结果发现,ChatGPT和GPT-4在一阶欺骗任务中依旧表现出色,准确率分别达到了89.58%和98.33%。 而早期的GPT-3和GPT-2模型,跨任务欺骗性分别只有62.71%和49.58%,仅在机会水平上运行,证明他们无法理解欺骗。 此外,研究人员还计算了相关性系数,发现一阶错误信念似乎与一阶欺骗能力高度相关(p=0.61),但由于测试的模型数量...
GPT-3.5 ✅ 1.负面情绪 2.负面情绪 3.正面情绪 4.正面情绪 5.负面情绪 GPT-4 ✅ 1.负面2.负面3.正面4.正面5.负面 文心一言 ✅ 1.这句话表达了消极的情绪,不属于正面情绪。 2.这句话也表达了消极的情绪,不属于正面情绪。 3.这句话表达了积极的情绪,属于正面情绪。
第一篇论文针对 GPT-4 进行研究,让 GPT-4 对图形着色问题提供解决方案,然后让 GPT-4 对于自己提出方案进行「自我纠正」。 同时,作者再引入一个外部的评估系统对 GPT-4 的直接输出,和经过了「自我纠正」循环之后的输出进行评价。 实验结果显示,GPT-4 在猜测颜色方面的准确率还不到 20%,这个数值似乎并不让人...