近日,苹果AI研究团队在其论文《Understanding the Limitations of Large Language Models in Mathematical Reasoning》中,揭示了LLM在数学推理方面的显著缺陷。这篇论文不仅指出了当前技术的局限性,也为未来的AI研究与应用提供了重要的反思与启示。 据研究,尽管LLM在生成自然语言文本及模拟人类对话方面表现优异,但当面临简单...
随着 AIGC 工具变得更加易用和强大,我们可能会看到越来越多没有传统设计和编码技能的人也可以发起或参与软件开发。这将使软件开发这个行业参与的业务领域更加多样化,数字化应用的范围更加广泛。 (参考资料:https://insights.sei.cmu.edu/blog/application-of-large-language-models-llms-in-software-engineering-...
关于智能体的理论依据可以参考发表于2023年的论文 Plan-and-Solve Prompting: Improving Zero-Shot Chain-of-Thought Reasoning by Large Language Models(计划与解决提示:通过大型语言模型改进零点思维链推理,原文:<https://arxiv.org/abs/2305.04091>),文章主要提出了一种改进大型语言模型在零次学习环境下执行多步骤...
# I'm sorry, but the context provided doesn't contain specific techniques in Adversarial Training (AT) that can help mitigate biases in Generative AI models. 清理后,模型会生成以下响应。通过基本清洗技术增强理解,该模型可以提供更彻底的答案。 response = response_test(question1, new_content_string) ...
Llama2模型,其标题为“Open Foundation and Fine-tuned Chat Models”。Llama2模型的三个关键特点包括: 首先,它具有更高的开放性,允许商业使用; 其次,训练数据量显著增加,体现了Meta公司关于增加数据量比增加模型参数更为有效的理念; 最后,通过微调训练Chat Model,以对标ChatGPT。
https://cset.georgetown.edu/article/what-are-generative-ai-large-language-models-and-foundation-models/ "生成式人工智能是一个广义的术语,可用于任何以生成内容为主要功能的人工智能系统。这与执行其他功能的人工智能系统形成鲜明对比,如数据分类(如为图像分配标签)、数据分组(如识别具有类似购买行为的客户群)或...
这些利用 RL、模仿学习(Imitation Learning)、逆强化学习(Inverse RL) 等技术构建的 AI 系统面临着潜在交互风险(Potential Dangers in Environment Interaction)、目标错误泛化(Goal Misgeneralization)、奖励攻陷(Reward Hacking) 以及分布偏移(Distribution Shift) 等问题。特别地,作为一种利用已有数据推断奖励函数的范式,...
苹果新论文证明LLM大模型存在缺陷!没有进行真正的逻辑推理 快科技10月13日消息,近日,苹果公司的AI研究团队发表了一篇题为“Understanding the Limitations of Large Language Models in Mathematical Reasoning”的论文,揭示了大型语言模型(LLM)在数学推理方面的显著局限性。尽管这些模型在生成人类水平的文本方面表现...
快科技10月13日消息,近日,苹果公司的AI研究团队发表了一篇题为“Understanding the Limitations of Large Language Models in Mathematical Reasoning”的论文,揭示了大型语言模型(LLM)在数学推理方面的显著局限性。 尽管这些模型在生成人类水平的文本方面表现出色,但当处理简单的数学问题时,即使问题仅进行了微小的改动,如...
【AI 大规模语言模型从理论到实践】 LLM 大模型架构,大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理领域取得了突破性进展,引领了人工智能领域的新革命。这些模型能够理解和生成人类语言,执行各种复杂的语言任务,如文本生成、问答系统、机器翻译等。