大模型日报2024-06-07
大模型日报
2024-06-07
大模型资讯
- 大规模单细胞转录组学基础模型研究
- 摘要: 大型预训练模型已成为基础模型,在自然语言处理及相关领域取得突破。本文介绍了在单细胞转录组学领域应用大规模基础模型的研究进展。
- MMLU-Pro:评估语言理解模型的新基准
- 摘要: MMLU-Pro是一个增强型基准,旨在评估语言理解模型在更广泛和更具挑战性的任务中的表现。最近,大型语言模型在自然语言处理领域取得了显著进展,推动了这一新基准的开发。
- Unbabel发布TowerLLM,首个超越GPT-4o和GPT-3.5的生成式AI模型
- 摘要: Unbabel推出了TowerLLM,这是一款生成式AI模型,性能超越了GPT-4o和GPT-3.5,并在市场上处于领先地位。Unbabel是一家AI驱动的语言运营平台,帮助企业大规模提供多语言客户体验。
- Skywork团队推出1460亿参数的高性能专家混合模型Skywork-MoE
- 摘要: Skywork团队发布了Skywork-MoE,一个具有1460亿参数、16个专家和220亿激活参数的高性能专家混合模型。大规模语言模型的开发在提升自然语言处理能力方面至关重要,但训练这些模型面临挑战。
- 西湖大学团队开发Fast-DetectGPT,快速识别AI生成文本
- 摘要: 西湖大学团队推出Fast-DetectGPT,无需训练即可直接使用开源小型语言模型,检测各种AI生成的文本内容。这一技术突破将有助于更有效地识别和管理由人工智能生成的内容。
- 10个对语言产业重要的大型语言模型
- 摘要: 本文介绍了来自OpenAI、Google、Cohere、Meta和Mistral的10个大型语言模型,这些模型在语音AI、语音转换和翻译方面具有显著的能力。
- Unbabel推出的TowerLLM翻译模型超越GPT-4
- 摘要: 翻译公司Unbabel声称其新推出的TowerLLM AI模型在翻译方面表现优于OpenAI的GPT-4。研究结果显示,GPT-4在发布15个月后,其相对于其他AI模型的优势可能正在减弱。
- AI推理缺陷:大型语言模型的局限性
- 摘要: 流行的AI平台如ChatGPT在推理测试中给出的答案不一致,且在增加上下文信息后也没有改善。这表明当前的大型语言模型在推理能力上存在显著的局限性。
- DuckDuckGo 推出 AI 聊天机器人功能
- 摘要: DuckDuckGo 推出名为 AI Chat 的新功能,通过单一聊天界面让用户访问多个大型语言模型,增强搜索体验。
- Roblox推出实时AI聊天翻译功能
- 摘要: Roblox开发了自己的语言模型,为全球玩家提供实时AI聊天翻译服务。这一新功能旨在改善玩家间的沟通体验,打破语言障碍。
大模型产品
- Fliki:AI生成视频和音频的神器
- 摘要: Fliki利用AI技术,将文字转化为视频和音频,提供AI头像、自然声音和品牌模板,适用于内容创作、在线学习和营销等。
- Second V2:AI代码库维护工具
- 摘要: Second提供自动化代码库维护,包括迁移和升级。连接GitHub仓库,选择维护模块,审查AI计划并运行任务。
- BiRead: 轻松实现双语阅读
- 摘要: BiRead是一款便捷的扩展工具,利用AI技术,一键将网站内容转化为双语文本,为语言学习者提供定制学习模式。
- FlowMapp 3.0:AI驱动的网站规划工具
- 摘要: FlowMapp 3.0是一款终极AI驱动的网站规划工具,通过提升UX质量,设计体验、构建站点地图、规划用户流程和转化地图、收集内容。
- Databutton:用AI构建您的SaaS应用
- 摘要: Databutton利用AI技术,根据您的自然语言指示,生成所需的应用程序,包括先进的React前端和Python后端,助您成功启动SaaS业务。
- Falcon AI:AI敏捷项目管理助手
- 摘要: Falcon AI是敏捷团队的终极项目管理伴侣,免费Starter计划。简化Scrum会议、JIRA看板、利益相关者更新等,全部在Slack中完成。
- Recraft AI设计平台:独特模型生成
- 摘要: Recraft是首个AI设计平台,用户可创建和编辑精美图形、矢量艺术、图标集、模型、3D图像和插图。
- Sleepytales:AI个性化睡前故事
- 摘要: Sleepytales是一款AI应用,为儿童和成人创作并朗读个性化睡前故事。用户可定制名字、角色和主题,享受逼真的语音演员讲述,体验独特沉浸感。
- Riffo: AI智能文件重命名工具
- 摘要: Riffo是一款AI驱动的文件管理工具,通过智能重命名、快速批处理和高效工作区管理,帮助您节省时间,享受完美的数字生活。
- Snowflake原生Amplitude:数据云自助分析
- 摘要: Amplitude首个完全基于Snowflake重构的产品。团队可在数据不离开Snowflake的情况下轻松获取洞察和运行查询,免费提供五个席位。
大模型论文
- Wings: 兼顾文本和多模态理解的MLLM
- 摘要: Wings是一种新型多模态大语言模型,解决了文本遗忘问题,通过视觉和文本学习器平衡注意力,提升文本和多模态任务表现。
- Seq1F1B: 高效长序列LLM训练的流水线并行方法
- 摘要: Seq1F1B通过细化序列级单位,减少内存占用和流水线气泡,提升长序列LLM训练效率,支持64k序列训练。
- 对话摘要中的LLM行为与推断偏差分析
- 摘要: 研究GPT-4和Alpaca-13B在对话摘要中的信实性,提出“情境推断”错误分类,并改进错误检测方法。
- BIPED: 面向ESL教育的双语辅导系统
- 摘要: BIPED构建了一个双语辅导数据集,通过GPT-4和SOLAR-KO模型实现,具备多样且合适的教学策略。
- 领域上采样提升大规模语言模型性能
- 摘要: 通过在训练末期对领域特定数据集进行上采样,提高大规模语言模型在困难基准测试上的表现,成本显著降低。
- AD-H:分层代理的自动驾驶系统
- 摘要: AD-H通过分层多代理系统连接高低层指令,提升自动驾驶性能和泛化能力,展现自我纠错能力。
- 预训练大模型使用傅里叶特征进行加法运算
- 摘要: 本文揭示预训练大模型通过傅里叶特征进行加法运算,MLP层和注意力层分别利用低频和高频特征实现精确计算。
- 基于解释稳定性的LLM不确定性测量方法
- 摘要: 本文提出了一种通过生成解释分布来测量大型语言模型(LLM)不确定性的新框架,并在五个数据集上验证了其有效性。
- 交互式文本到图像检索方法PlugIR
- 摘要: 本文提出PlugIR方法,通过重构对话上下文和生成非冗余问题,提高交互式文本到图像检索性能,并引入新评估指标BRI。
大模型开源项目
- 微软生成式AI入门教程
- 摘要: 微软提供18节课,帮助初学者入门生成式AI,课程以Jupyter Notebook编写,适合学习和实践。
- 基于AI的Python网页抓取工具
- 摘要: VinciGit00是一个使用Python编写的AI网页抓取工具,能够高效地从网页中提取数据。
- MiniCPM-Llama3-V 2.5:手机上的GPT-4V级多模态LLM
- 摘要: MiniCPM-Llama3-V 2.5是一款用Python编写的多模态LLM,具备GPT-4V级别性能,可在手机上运行。
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Day49 动态规划part08
LC139单词拆分(未掌握) 未掌握分析:将字符串s中的各个字符看成是背包,思考成了多重背包问题单词就是物品,字符串s就是背包,单词能否组成字符串s,就是问物品能不能把背包装满。拆分时可以重复使用字典中的单词…...
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自学python如何成为大佬(目录):https://blog.csdn.net/weixin_67859959/article/details/139049996?spm1001.2014.3001.5501 用于定位一个文件或者目录的字符串被称为一个路径。在程序开发时,通常涉及两种路径,一种是相对路径,另一种是绝对…...
逆波兰表达式
目录 一、定义 二、算法步骤 三、代码实现 一、定义 逆波兰表达式又叫做后缀表达式,是一种没有括号,并严格遵循“从左到右”运算的后缀式表达方法。 二、算法步骤 1、首先构造一个运算符栈,此运算符在栈内遵循越往栈顶优先级越高的原则。 …...
git(其六)--总结
配置基础信息 //1.配置用户名和邮箱 git config --global user.name "带着引号写一个昵称" git config --global user.email "带着引号写一个邮箱"//2.建立一个git本地库 git init//3.查看本地内容 git status //可以看到那些处于待加入本地库的文件&a…...
kafka-生产者拦截器(SpringBoot整合Kafka)
文章目录 1、生产者拦截器1.1、创建生产者拦截器1.2、KafkaTemplate配置生产者拦截器1.3、使用Java代码创建主题分区副本1.4、application.yml配置----v1版1.5、屏蔽 kafka debug 日志 logback.xml1.6、引入spring-kafka依赖1.7、控制台日志 1、生产者拦截器 1.1、创建生产者拦…...
每日一题:聊聊 Redis 过期键的删除策略
聊聊 Redis 过期键的删除策略 答案 惰性删除 :只会在取出 key 的时候才对数据进行过期检查;这样对 CPU 最友好,但是可能会造成太多过期 key 没有被删除(占用内存)。 通过定时器实现(时间事件)&…...
边缘计算的AI小板——OrangePi AI Pro
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vue.config.js中,devServer对象用于配置开发服务器的行为
devServer: {hot: true, // 启用模块热替换(Hot Module Replacement,HMR)。liveReload: true, // 启用页面自动刷新。当热更新失败时,将回退到页面自动刷新。open: true, // 启动服务器后自动打开浏览器。port: 8080, // 设置开发…...
JVM 运行流程
JVM 是 Java 运行的基础,也是实现一次编译到处执行的关键,那么 JVM 是如何执行的呢? JVM 执行流程 程序在执行之前先要把java代码转换成字节码(class 文件), JVM 首先需要把字节码通过一定的 方式 类加…...
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1.2【静态库】的特点: (.a) ①静态库对函数库的链接是在编译期完成的。执行期间代码装载速度快。 ②使可执行文件变大,浪费空间和资源(占空间)。 ③对程序的更新、部署与发布不方便,需要全量更新…...
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【HarmonyOS4学习笔记】《HarmonyOS4+NEXT星河版入门到企业级实战教程》课程学习笔记(十三)
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03-3.2.3 队列的链式存储的实现
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