手机可跑，3.8B参数量超越GPT-3.5！微软发布Phi-3技术报告：秘密武器是洗干净数据
在人工智能的发展历程中，大型语言模型一直扮演着重要角色。微软近期发布的Phi-3技术报告，揭示了其在大型语言模型领域的最新进展。Phi-3模型以其3.8B的参数量，超越了此前的GPT-3.5，成为目前参数量最大的模型之一。更引人注目的是，这一模型在保持庞大参数量的同时，还能够在手机上运行，这为大型模...
只有GPT-4可以自我改进，GPT-3.5都不行，MIT&微软代码生成实验新发现
作为最领先的大模型，GPT-4 有自我纠正生成代码的能力，结合人类反馈，自我纠正能力还能进一步的提高。大型语言模型（LLM）已被证明能够从自然语言中生成代码片段，但在应对复杂的编码挑战，如专业竞赛和软件工程专业面试时，仍面临巨大的挑战。最近的研究试图通过利用自修复来提高模型编码性能。自...
用GPT-4实现可控文本图像生成，UC伯克利&微软提出新框架Control-GPT
扩散模型虽好，但如何保证生成的图像准确高质量？GPT-4或许能帮上忙。文本到图像生成领域近两年取得了很大的突破，从 GAN 到 Stable Diffusion，图像生成的速度越来越快，生成效果越来越好。然而，AI 模型生成的图像在细节上还有很多瑕疵，并且使用自然语言指定对象的确切位置、大小或形状存...
GPT-3解数学题准确率升至92.5%！微软提出MathPrompter，无需微调即可打造「理科」语言模型
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】ChatGPT的文科脑有救了！大型语言模型最为人诟病的缺点，除了一本正经地胡言乱语以外，估计就是「不会算数」了。比如一个需要多步推理的复杂数学问题，语言模型通常都无法给出正确答案，即便有「思维链」技术的加持，往往中间...
超越 BERT 和 GPT，微软亚洲研究院开源新模型 MASS！
雷锋网 AI 科技评论按：自 2018 年以来，预训练无疑是自然语言处理（NLP）领域中最热门的研究课题之一。通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型，该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。然而，对于序列到序列的自然语言生成任务，这些主流的预训练方法并没有带来...
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