Meta最近开源了多个AI项目，包括图像分割模型SAM 2.1、多模态语言模型Spirit LM、自学评估器和改进的跨语言句子编码器Mexma等，提升了AI在图像处理和语音识别领域的能力，进一步推动了AI研究的进展。
这篇文章研究了提示格式对大型语言模型（LLM）性能的影响。
2022 年，以ChatGPT 大语言模型（LLM）的发布为标志， AI 神经网络的类人学习能力取得了里程碑式的进展，在全球范围内掀起了一股 AI 热潮。
在人工智能领域，大语言模型（LLM）的向量嵌入能力一直被视为处理文本数据的利器。然而，斯坦福大学和Google DeepMind的研究团队带来了一个颠覆性发现：LLM的向量嵌入能力可以有效应用于回归任务。
在当今人工智能迅猛发展的时代，大语言模型（LLMs）已成为众多AI应用的核心引擎。然而，来自ETH Zurich和Google DeepMind的一项最新研究揭示了一个令人深思的现象：这些看似强大的模型存在着严重的“盲从效应”。
我们对小型语言模型的增强方法、已存在的小模型、应用、与 LLMs 的协作、以及可信赖性方面进行了详细调查。
Meta最近开源了一个7B尺寸的Spirit LM的多模态语言模型，能够理解和生成语音及文本，可以非常自然地在两种模式间转换，不仅能处理基本的语音转文本和文本转语音任务，还能捕捉和再现语音中的情感和风格。
近日，DeepMind 团队将水印技术和投机采样（speculative sampling）结合，在为大语言模型加入水印的同时，提升其推理效率，降低推理成本，因此适合用于大规模生产环境。
随着开源数据的日益丰富以及算力价格的持续下降，对于个人或小型机构而言，预训练一个小型的 LLM 已逐渐成为可能。开源中文预训练语言模型 Steel - LLM 就是一个典型案例，其模型参数量与数据量并非十分庞大，基本处于参数量为 B 级别、数据量为 T 级别的规模。
新的大语言模型（LLM）评估基准对于跟上大语言模型的快速发展至关重要。
