In-Context Learning / Chain of Thought AutoGPT:自动化的智能软件系统 回归正题:AI 作为智能系统 意识理论之于 AI:全局工作空间理论 构建一个什么样的智能系统 予智能以信息:难题与展望 知觉系统:构建 AI 可读的结构化环境 工作记忆:组织 AI 记忆系统 运动系统:让 AI 可及一切 先声夺人:AI 时代最大的陷阱,...
所以说，in-context learner其实是一个算法（比如最小二乘就是一个in-context learner）。而transformer...
当然这里也给未来提供了一种技术上的可行性:即任何RL算法都可以通过模仿学习蒸馏成一个足够强大的序列模型,并将其转化为一个in-context RL算法。 基于此,DeepMind提出了算法蒸馏(Algorithm Distillation, AD) ,通过建立因果序列模型将强...
AI Agent 的诞生就是为了处理各种复杂任务的,就复杂任务的处理流程而言 AI Agent 主要分为两大类:行动类、规划执行类。总而言之,AI Agent 就是结合大模型能去自动思考、规划、效验和执行的一个计算体,以完成特定的任务目标,如果把大模型比作大脑,那 AI Agent 可以理解为小脑 + 手脚。 1.2.4 AI Agent 对比人...
如理想LLM模型所示,相关的技术其实可以分为两大类;一类是关于LLM模型如何从数据中吸收知识,也包括模型规模增长对LLM吸收知识能力带来的影响;第二类是关于人如何使用LLM内在能力来解决任务的人机接口,包括In Context Learning和Instruct两种模式。思维链(CoT)pr...
经过这样的一个量的学习之后,它产生的一些就是做 AI 的这些计算机学家们,他们没有想到会有这种变化,无法合理解释这一现象的产生即——当数据量超过某个临界点时,模型实现了显著的性能提升,并出现了小模型中不存在的能力,比如上下文学习(in-context learning)。 这也就催生了两个事件: 各大AI巨头提高训练参数量...
然而,对于许多应用程序来说,使用检索和上下文示例(in-context examples)来优化单个 LLM 的调用通常就足够了。 何时以及如何使用框架 有许多框架可以使 agentic 系统更容易实现,包括: LangChain 的 LangGraph; Amazon Bedrock 的 AI Agent 框架; Rivet,一个拖放式 GUI LLM Workflow 构建器;以及 Vellum,另一个用于...
LLMs in Biomedicine: A study on clinical Named Entity Recognition Arxiv 2024-04 Out of Sesame Street: A Study of Portuguese Legal Named Entity Recognition Through In-Context Learning ResearchGate 2024-04 Mining experimental data from Materials Science literature with Large Language Models: an eval...
情景学习(In-context Learning):大模型不仅能够从上下文的少量示例中进行类比学习,这种能力还可以扩展到文本以外的多模态场景,为代理在现实世界中的应用提供了更多可能性。 持续学习(Continual Learning):持续学习的主要挑战是灾难性遗忘,即当模型学习新任务时容易丢失过往任务中的知识。专有领域的智能代理应当尽量避免丢失...
Support for batch manager to return logits from context and/or generation phases Include support in the Triton backend Support AWQ and GPTQ for QWEN Support ReduceScatter plugin Support for combiningrepetition_penaltyandpresence_penalty#274 Support forfrequency_penalty#275 ...