OpenAI最强竞品训练AI拆解LLM黑箱，意外窥见大模型「灵魂」
OpenAI最强竞品训练AI拆解LLM黑箱，意外窥见大模型「灵魂」Anthropic的模型可解释性团队，从大模型中看到了它的「灵魂」——一个可解释的更高级的模型。
来自主题: AI技术研报
5191 点击 2023-12-01 15:43
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Anthropic的模型可解释性团队，从大模型中看到了它的「灵魂」——一个可解释的更高级的模型。
Agent拓展智能的应用边界，但核心挑战却不是来自于智能本身。
目前，通义千问开源全家桶已经有了 18 亿、70 亿、140 亿、720 亿参数量的 4 款基础开源模型，以及跨语言、图像、语音等多种模态的多款开源模型。
就在刚刚，亚马逊云科技祭出了全新AI「大杀器」Amazon Q。不仅只用两天时间就升级了上千款Java应用，更是将企业的数据屏障一举击穿。
开源大模型这个圈子，真是卷到不行——国内最新纪录来了，直奔千亿量级，达到1026亿。千亿参数、全面开源、无需授权可商用，GitHub均可全面下载使用，就问你激动不激动！
只需不到9行代码，就能在CPU上实现出色的LLM推理性能。英特尔® Extension for Transformer创新工具包中的LLM Runtime为诸多模型显著降低时延，且首个token和下一个token的推理速度分别提升多达40倍和2.68倍，还能满足更多场景应用需求。
现在的GPT-4，未来的GPT-5，相较于前几个版本性能更强。安全挑战，史无前例。
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本文讨论了人们对大模型的预期过高的问题。作者认为大模型已经从炒作阶段过渡到了价值沉淀阶段，大众对其认知也在祛魅。同时，作者还探讨了大模型在教育、编程等领域的应用和影响。
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