两个小模型互相验证,直接比肩大模型?微软的rStar甚至没用CoT和微调
两个小模型互相验证,直接比肩大模型?微软的rStar甚至没用CoT和微调互相检查,让小模型也能解决大问题。
互相检查,让小模型也能解决大问题。
大模型的安全性,可以说是「有很大进步空间」。
越来越多人开始关注大模型,很多做工程开发的同学问我怎么入门大模型训练推理系统软件(俗称大模型Infra)。
发布40天后,最强开源模型Llama 3.1 405B等来了微调版本的发布。但不是来自Meta,而是一个专注于开放模型的神秘初创Nous Research。
Nature的一篇文章透露:你发过的paper,很可能已经被拿去训练模型了!有的出版商靠卖数据,已经狂赚2300万美元。然而辛辛苦苦码论文的作者们,却拿不到一分钱,这合理吗?
有个怪事儿,前段时间,大模型竞技场上,一位代码为sus-column-r的匿名模型横空出世
随着大模型的快速发展,指令调优在提升模型性能和泛化能力方面发挥着至关重要的作用。
反垄断案败诉,谷歌或将面临「分家」,一旦与Chrome和安卓操作系统解绑,谷歌该何去何从?
最近ACL 2024 论文放榜,扫了下,SMoE(稀疏混合专家)的论文不算多,这里就仔细梳理一下,包括动机、方法、有趣的发现,方便大家不看论文也能了解的七七八八,剩下只需要感兴趣再看就好。
大语言模型 (LLM) 经历了重大的演变,最近,我们也目睹了多模态大语言模型 (MLLM) 的蓬勃发展,它们表现出令人惊讶的多模态能力。 特别是,GPT-4o 的出现显著推动了 MLLM 领域的发展。然而,与这些模型相对应的开源模型却明显不足。开源社区迫切需要进一步促进该领域的发展,这一点怎么强调也不为过。