科学家们把Transformer模型应用到蛋白质序列数据中，试图在蛋白质组学领域复制LLM的成功。本篇文章能够带你了解蛋白质语言模型（pLM）的起源、发展，以及那些尚待解决的问题。
本文介绍了香港科技大学（广州）的一篇关于大模型高效微调（LLM PEFT Fine-tuning）的文章「Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform」
为了将大型语言模型（LLM）与人类的价值和意图对齐，学习人类反馈至关重要，这能确保它们是有用的、诚实的和无害的。在对齐 LLM 方面，一种有效的方法是根据人类反馈的强化学习（RLHF）。尽管经典 RLHF 方法的结果很出色，但其多阶段的过程依然带来了一些优化难题，其中涉及到训练一个奖励模型，然后优化一个策略模型来最大化该奖励。
以 OpenAI 的 GPT 系列模型为代表的大语言模型（LLM）掀起了新一轮 AI 应用浪潮，但是 LLM 推理的高昂成本一直困扰着业务团队。
这才是 AI 视频生成的未来？
归根结底，大模型的方向还是走错了？
在多标签图像识别领域中，由于图像本身和潜在标签类别的复杂性，收集满足现有模型训练的多标签标注信息往往成本高昂且难以拓展。中山大学联合广东工业大学联手探索标注受限情况下的多标签图像识别任务，通过对多标签图像中的强语义相关性的探索研究，提出了一种异构语义转移(Heterogeneous Semantic Transfer, HST) 框架，实现了有效的未知标签生成。
全世界的目标再次聚焦在巴黎科技活动上的OpenAI。这次，开发者体验负责人带来了更多GPT-4o精彩演示，根据地图导航，修改代码惊艳了在场400+位观众。不仅如此，OpenAI GPT模型路线图曝出，网友推算预计11月发布。
近日，西交微软北大联合提出信息密集型训练大法，使用纯数据驱动的方式，矫正LLM训练过程产生的偏见，在一定程度上治疗了大语言模型丢失中间信息的问题。
上周，一个名为 “im-also-a-good-gpt2-chatbot” 的神秘模型突然现身大模型竞技场 Chatbot Arena
