睡觉也在卷!伯克利Letta新作「睡眠时计算」让推理效率飙升
睡觉也在卷!伯克利Letta新作「睡眠时计算」让推理效率飙升AI也会偷偷努力了?Letta和UC伯克利的研究者提出「睡眠时计算」技术,能让LLM在空闲时间提前思考,大幅提升推理效率。
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AI也会偷偷努力了?Letta和UC伯克利的研究者提出「睡眠时计算」技术,能让LLM在空闲时间提前思考,大幅提升推理效率。
颠覆LLM预训练认知:预训练token数越多,模型越难调!CMU、斯坦福、哈佛、普林斯顿等四大名校提出灾难性过度训练。
超越YOLOv3、Faster-RCNN,首个在COCO2017 val set上突破30AP的纯多模态开源LLM来啦!
这篇论文包含了当前 LLM 的许多要素,十年后的今天或许仍值得一读。
现如今,微调和强化学习等后训练技术已经成为提升 LLM 能力的重要关键。
来自英伟达和UIUC的华人团队提出一种高效训练方法,将LLM上下文长度从128K扩展至惊人的400万token SOTA纪录!基于Llama3.1-Instruct打造的UltraLong-8B模型,不仅在长上下文基准测试中表现卓越,还在标准任务中保持顶尖竞争力。
随着大语言模型 (LLM) 技术的迅猛发展,基于 LLM 的智能智能体在客户服务、内容创作、数据分析甚至医疗辅助等多个行业领域得到广泛应用。
AI洗脑人类,成功率6倍暴击!苏黎世大学在Reddit秘密实验引爆全网,LLM假扮多种身份,历时4个月发表1700+评论,轻松操控舆论,竟无人识破。
随着人工智能技术迅猛发展,大模型(如GPT-4、文心一言等)正逐步渗透至社会生活的各个领域,从医疗、教育到金融、政务,其影响力与日俱增。
多模态大模型(MLLMs)在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而,随着解码(decoding)阶段不断生成新的 token,推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加,这导致了多模态大模型推理效率的降低。