
多专家Prompt: 让LLM拥有群体决策的智慧 |最新
多专家Prompt: 让LLM拥有群体决策的智慧 |最新在当前的LLM应用开发中,工程师们通常通过使用单一角色或专家视角的方式来处理复杂问题。这种单一视角虽然能够提供一定的专业性,但也经常因为专家视角的局限性带来偏见,影响输出的全面性和可靠性。
在当前的LLM应用开发中,工程师们通常通过使用单一角色或专家视角的方式来处理复杂问题。这种单一视角虽然能够提供一定的专业性,但也经常因为专家视角的局限性带来偏见,影响输出的全面性和可靠性。
近年来,生成式大型语言模型(LLMs)在各类语言任务中的表现令人瞩目,但在医疗领域的应用面临诸多挑战,尤其是在减少诊断错误和避免对患者造成伤害方面。
让 LLM 在自我进化时也能保持对齐。
斯坦福大学奥马尔(Omar)的DSPy研究团队最近更新了他们的项目文档,发了很多不错的案例,以及很多国际知名企业的DSPy用例,这些可能对您的项目有启发。
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改进KV缓存压缩,大模型推理显存瓶颈迎来新突破—— 中科大研究团队提出Ada-KV,通过自适应预算分配算法来优化KV缓存的驱逐过程,以提高推理效率。
大型语言模型在学习概念时竟然会形成令人惊讶的几何结构,比如代码和数学特征会形成一个「叶(lobe)」,类似于我们在做磁共振功能成像时看到的大脑功能性脑叶。这说明什么呢?
Ferret-UI 2 是苹果研究团队最新发表的一款先进的多模态大型语言模型(MLLM),旨在实现跨多个平台的通用用户界面(UI)理解。
来自华东师范大学、南洋理工和中科院等高校的联合研究团队提出了一种新颖的人工智能教育框架“场景-对象-评估”(SOE),旨在利用大型语言模型(LLMs)构建能够模拟人类学生行为和个体差异的虚拟学生代理(LVSA)。
近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)的研究取得了重大进展,并对各个领域产生了深远影响。然而,LLMs的卓越性能来源于海量数据的大规模训练,这导致LLMs的训练成本明显高于传统模型。