GPT-4使用混合大模型？研究证明MoE+指令调优确实让大模型性能超群
谷歌、UC 伯克利等证明 MoE + 指令调优起到了 1 + 1 > 2 的效果。自 GPT-4 问世以来，人们一直惊艳于它强大的涌现能力，包括出色的语言理解能力、生成能力、逻辑推理能力等等。这些能力让 GPT-4 成为机器学习领域最前沿的模型之一。然而，OpenAI 至今未公开 GPT-4 ...
GPT-4得不到MIT学位，MIT研究团队回应「作弊」，但网友不买账
避重就轻的解释，还是没能获得大家的认可。几天前，一篇名为《Exploring the MIT Mathematics and EECS Curriculum Using Large Language Models》的论文经历了一场舆论风波。论文地址：https://arxiv.org/pdf/230...
GPT-4 API平替？性能媲美同时成本降低98%，斯坦福提出FrugalGPT，研究却惹争议
Game Changer 还是标题党？随着大型语言模型（LLM）的发展，人工智能正处于变革的爆发期。众所周知，LLM 可用于商业、科学和金融等应用，因而越来越多的公司（OpenAI、AI21、CoHere 等）都在提供 LLM 作为基础服务。虽然像 GPT-4 这样的 LLM 在问答等...
少儿编程领域-基于GPT-3 & 大语言模型的AI助教研究
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是一种自然语言处理模型，它是由 OpenAI 开发的，基于深度学习算法，采用了预训练和微调的方式来生成高质量、高度自然的文本内容。 GPT-3 的技术原理和实现机制如下： 模型架构：GPT-3 模型采用了 Tran...
真·量子速读：突破GPT-4一次只能理解50页文本限制，新研究扩展到百万token
能容纳 50 页文档的输入框不够用，那几千页呢？一个多月前，OpenAI 的 GPT-4 问世。除了各种出色的直观演示外，它还实现了一个重要更新：可以处理的上下文 token 长度默认为 8k，但最长可达 32K（大约 50 页文本）。这意味着，在向 GPT-4 提问时&...
大型语言模型综述全新出炉：从T5到GPT-4最全盘点，国内20余位研究者联合撰写（2）
使用在预训练或适应性调整之后，使用 LLMs 的一个主要方法是为解决各种任务设计合适的 prompt 策略。一个典型的 prompt 方法是上下文学习（in-context learning），它以自然语言文本的形式制定了任务描述或演示。此外，思维链 prompting 方法可以通过将一系列中间推理...
大型语言模型综述全新出炉：从T5到GPT-4最全盘点，国内20余位研究者联合撰写（1）
为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI 的发展路线又将如何？自 20 世纪 50 年代图灵测试提出以来，人们始终在探索机器处理语言...
NeurIPS 2020奖项出炉：GPT-3等三项研究获最佳论文奖，华人一作论文获时间检验奖
北京时间 12 月 8 日凌晨，正在线上举行的全球人工智能顶会 NeurIPS 2020 公布了最佳论文等奖项。在一千八百余篇论文中，三篇论文获会议最佳论文奖项，OpenAI 等机构的 GPT-3 研究名列其中，可谓实至名归。人工智能顶会 NeurIPS 2020 于本月 6 日 - 12 日在线上...
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