ChatGPT变笨新解释:世界被AI改变,与训练时不同了
ChatGPT变笨新解释:世界被AI改变,与训练时不同了对于ChatGPT变笨原因,学术界又有了一种新解释。加州大学圣克鲁兹分校一项研究指出:在训练数据截止之前的任务上,大模型表现明显更好。
对于ChatGPT变笨原因,学术界又有了一种新解释。加州大学圣克鲁兹分校一项研究指出:在训练数据截止之前的任务上,大模型表现明显更好。
一个来自MIT博士生的惊人发现:只需对Transformer的特定层进行一种非常简单的修剪,即可在缩小模型规模的同时显著提高模型性能。
国内首个以国产全功能GPU为底座的大规模算力集群,正式落地了!这便是来自摩尔线程的KUAE智算中心,全国产千卡千亿模型训练平台。
在谷歌Vertex AI平台使用该模型进行中文对话时,Gemini-Pro直接表示自己是百度语言大模型。
我们都知道,大语言模型(LLM)能够以一种无需模型微调的方式从少量示例中学习,这种方式被称为「上下文学习」(In-context Learning)。这种上下文学习现象目前只能在大模型上观察到。比如 GPT-4、Llama 等大模型在非常多的领域中都表现出了杰出的性能,但还是有很多场景受限于资源或者实时性要求较高,无法使用大模型。
本文探讨了AI对齐在OpenAI公司中被忽视的一部分,以及AI对齐在大模型训练中的重要性和影响。文章揭示了OpenAI内部因AI对齐而产生的分歧,并阐述了AI对齐在保证AI按照人类意图和价值观运作方面的作用。同时,文章指出AI对齐在大模型训练中存在的性能阉割和对齐税等问题,以及AI对齐在大模型发展中的隐藏模型和重要性。
计划训练一个10B的模型,想知道至少需要多大的数据?收集到了1T的数据,想知道能训练一个多大的模型?老板准备1个月后开发布会,给的资源是100张A100,那应该用多少数据训一个多大模型最终效果最好?
英伟达老黄,带着新一代GPU芯片H200再次炸场。官网毫不客气就直说了,“世界最强GPU,专为AI和超算打造”。
有一家公司,OpenAI、Anthropic、Cohere、Aleph Alpha(欧洲顶尖大模型公司)和Hugging Face的模型训练和微调都离不开它,NVIDIA和谷歌云(GCP)都是它的深度合作伙伴,它是支持生成式AI明星公司们训练模型的幕后英雄。
即便大语言模型的参数规模日渐增长,其模型中的参数到底是如何发挥作用的还是让人难以琢磨,直接对大模型进行分析又费钱费力。针对这种情况,微软的两位研究员想到了一个绝佳的切入点