参数量不到10亿的OctopusV3，如何媲美GPT-4V和GPT-4？
在人工智能领域，多模态AI代理的发展正迅速改变我们与技术的互动方式。这些AI代理能够处理和学习包括自然语言、视觉和音频输入在内的各种类型的数据，以指导其行动。尽管在整合视觉数据的大型语言模型方面取得了进展，如GPT-4V，但将基于图像的数据有效地转化为AI代理的可操作结果仍然是一个挑战。斯坦福大学的...
没有RLHF，一样媲美GPT-4、Bard，Meta发布650亿参数语言模型LIMA
不需要 RLHF，LIMA 就能和 GPT-4、Bard、DaVinci003 相媲美，甚至更好。作为当前 AI 领域的顶流，ChatGPT、GPT-4 等大模型在文本理解、生成、推理等方面展现出强大的能力，这离不开其背后的生成领域训练新范式 ——RLHF (Reinforcement Learni...
斯坦福70亿参数开源模型媲美GPT-3.5，100美元即可复现
机器之心编辑部学界或许没有业界的算力优势，但可以使用 self-instruct 方法直面大规模语言模型的挑战。随着大规模语言模型的日渐强大，人们对 AI 模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于 Meta...
发布日志记录、公开所有代码，Meta开放1750亿参数大模型，媲美GPT-3
OPT-175B，使人工智能更加开放和可复制。Meta AI 在昨天公布的一篇论文可谓是炸开了锅，论文网站 paperswithcode 热搜榜第一，众多 AI 大佬推荐：LSTM 提出者和奠基者，奥地利人工智能高级研究所（IARAI）创始人 Sepp Hochreiter 教授就在推特上进行了宣传...
参数量仅为4%，性能媲美GPT-3：开发者图解DeepMind的RETRO
构建越来越大的模型并不是提高性能的唯一方法。从 BERT 到 GPT-2 再到 GPT-3，大模型的规模是一路看涨，表现也越来越惊艳。增大模型规模已经被证明是一条可行的改进路径，而且 DeepMind 前段时间的一些研究表明：这条路还没有走到头，继续增大模型依然有着可观的收益。但与此同时，我们也知道...
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