
「专业智能体指导」让小模型学会数学推理!微调Mistral-7B实现86.81%准确率
「专业智能体指导」让小模型学会数学推理!微调Mistral-7B实现86.81%准确率对于小型语言模型(SLM)来说,数学应用题求解是一项很复杂的任务。
对于小型语言模型(SLM)来说,数学应用题求解是一项很复杂的任务。
大型语言模型(LLM)往往会追求更长的「上下文窗口」,但由于微调成本高、长文本稀缺以及新token位置引入的灾难值(catastrophic values)等问题,目前模型的上下文窗口大多不超过128k个token
近期,大语言模型、文生图模型等大规模 AI 模型迅猛发展。在这种形势下,如何适应瞬息万变的需求,快速适配大模型至各类下游任务,成为了一个重要的挑战。受限于计算资源,传统的全参数微调方法可能会显得力不从心,因此需要探索更高效的微调策略。
视觉语言模型屡屡出现新突破,但ViT仍是图像编码器的首选网络结构。
最近,一家名为 Reka 的初创公司发布了一款多模态语言模型——Reka Core,这是他们自2022 年成立以来第三款模型。
在人工智能的前沿领域,大语言模型(Large Language Models,LLMs)由于其强大的能力正吸引着全球研究者的目光。在 LLMs 的研发流程中,预训练阶段占据着举足轻重的地位,它不仅消耗了大量的计算资源,还蕴含着许多尚未揭示的秘密。
继 1 月推出国内首个基于 MoE 架构的千亿参数量大语言模型 abab6 后,上周,通用人工智能创业公司、中国估值最高的大模型公司之一 MiniMax 推出了万亿 MoE 模型 abab 6.5。根据 MiniMax 发布的技术报告,在各类核心能力测试中,abab 6.5接近 GPT-4、 Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro 等世界领先的大语言模型。
在对齐大型语言模型(LLM)与人类意图方面,最常用的方法必然是根据人类反馈的强化学习(RLHF)
虽然大型语言模型(LLM)在各种常见的自然语言处理任务中展现出了优异的性能,但随之而来的幻觉,也揭示了模型在真实性和透明度上仍然存在问题。
继2023年文生文大语言模型带来行业内外的狂欢之后,2024年春节期间,OpenAI再次曝出了正在内测的文生视频大模型Sora,其高清、丝滑、可以以假乱真的视频内容展示,再次让人见识到了科技的进步。