您的问题似乎不完整,能否请您再次明确一下具体的问题是什么?我会尽力提供涵盖基础概念、优势、类型、应用场景,以及可能的问题、原因和解决方案的完整答案。
今天给大家介绍3篇EMNLP 2022中语言模型训练方法优化的工作,这3篇工作分别是:
大家好,我是勾玉! 今天,我给大家带来了哔哩哔哩2020校园招聘后端笔试题,包括28道选择题和3道编程题,因为内容较多,我将分三期来讲,对每道题都给出答案以及解释~
LLM 时常会出现一些神奇的现象—— 幻觉 Hallucination ,在 AI 领域,幻觉是指模型生成的信息可能 不真实 或 不准确 ,这是一个常见的问题,而 Truthfulness 指的是模型输出的 真实性 或者叫 可靠性 ,显然如果模型输出的真实性越高,那么出现幻觉的概率就是越低的。
在编写第二个测试时,由于测试样本与之前的测试完全不一样,之前的简单实现就不能满足新增的测试了。事实上,测试就是要去验证实现逻辑,这其中最重要的测试目标就是分支。不同的分支可能会返回不同的结果,如果我们根据分支来设计测试,就能有效保障实现的正确性。这称为“三角测试法”。
人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步,而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。随着时间的推移,我们将看到机器学习无处不在,从移动个人助理到电子商务网站的推荐系统。即使作为一个外行,你也不能忽视机器学习对你生活的影响。 引言 本次测试是面向对机器学习有一定了解的人。参加测试之后,参与者会对自己的机器学习方面知识有更深刻的认知。 目前,总共有 1793 个参与者参与到了测试中。一个专门为机器学习做的测试是很有挑战性的,我相信你们都已经跃跃欲试,所以,请继续读下去。 那些错过测试的人,
1、项目经理被任命管理一个为期多年的项目。在创建工作分解结构(WBS)过程中,项目团队无法分解将在项目后期发生的某些阶段。项目经理应该怎么做?A A.适当的时候,开展滚动式规划。 B.回到需求收集
AI 可以为软件交付带来帮助,并用于自动化软件测试和优化项目工作。Dimitar Panayotov 使用 ChatGPT 生成测试数据、创建电子邮件模板,并基于测试结果生成解释。这为他节省了时间,提高了生产效率。
1.找准关键词,确定考点。选项中没有具体考点的项,就看选项中有没有总的包括项涵盖这个考点的。
1、—个产品幵发项目的第一阶段己经完成,项目团队已经准备好移交给执行阶段的团队,在进入第二阶段之前,项目经理应该做什么? A.请职能经理重新分配团队成员 B.召开经验教训会议 C.获得发起人的批
本篇论文探讨了RAG系统中的检索对系统性能的影响。与传统的大型语言模型相比,RAG系统通过引入外部数据提高了其生成能力。然而,大多数关于RAG系统的研究主要集中在语言模型的生成方面,而忽略了IR的作用。通过对各种元素进行评估,如文档的相关性、位置和数量等,发现包含不相关文档可以意外地提高准确性超过30%。
---- 新智元报道 编辑:好困 【新智元导读】刚刚,谷歌正式开放了自家ChatGPT的测试申请!CEO劈柴发文感谢8万员工连轴加班让Bard顺利上线。 GPT-4发布已然一周时间,而热度丝毫未减。 即便是OpenAI把限制提高到3小时只让问25个问题,服务器还是被网友挤爆了…… 在被微软一波爆锤之后,谷歌终于几个小时之前宣布,自家的ChatGPT——Bard,正式开启测试! 然而,Bard目前仅对美国和英国的部分用户开放,而该地区(IP)的其他用户则需要手动加入等待名单。 除此之外,谷歌还表示
自从考试成绩公布以来,我一直想分享一下我备考的经验和心得。然而,我的拖延症让我总是耽搁着没有写下来。
人工智能一直助力着科技发展,新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今,机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统,机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。 1.以下哪一种方法最适合在n(n>1)维空间中做异常点检测。 A 正态分布图 B 盒图 C 马氏距离 D 散点图 答案:C 马氏距离是是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的多元计量方法,以卡方分布为基础,表示数据的协方差距离。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联
“高等数学里程碑式的研究”,114页论文让AI文理双修,也许不久后机器出的高数试卷就会走进高校课堂,这下可以说“高数题不是人出的了”。
Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmetic reasoning)、常识推理(commonsense reasoning)、符号推理(symbolic reasoning)。
上周三,OpenAI 发布了对话语言模型 ChatGPT,并开放了免费试用。据 OpenAI 的 CEO Sam Altman 称,在短短 5 天的时间里,ChatGPT 就有了 100 万用户,而之前的 GPT-3 花了将近 24 个月才达到这个用户量。
就连号称模型更安全、幻觉更少的Claude系列,在Reddit上也能看到不少吐槽。
不管你是身处 AI 圈还是其他领域,或多或少的都用过大语言模型(LLM),当大家都在赞叹 LLM 带来的各种变革时,大模型的一些短板逐渐暴露出来。
虚假的统计线索在这几年已经逐渐引起了人们的关注,比如去年被广泛讨论的BERT是如何在NLI任务中利用数据集中的词汇统计线索来做出更可能是正确的预测,比如带有"not"的判断更可能是正确的。
之前人工智能发展多年,报道最多的也许就是曾经的李世石大战AlphaGo,现实中的特斯拉自动驾驶,还有波士顿动能放出的机器狗。对于圈外人士来说一般也接触不到这些,仅仅看看而已。但是 ChatGPT 不一样,一声巨响,石头中蹦出一个 ChatGPT,天生具有人类智慧,可以应答人类各种刁钻问题,甚至还可以给他一些资料,让他「现学现卖」快速学习后给出反馈。这就先进得有点不讲道理了。
前两章我们分别介绍了思维链的多种使用方法以及思维链(COT)的影响因素。这一章更多面向应用,既现实场景中考虑成本和推理延时,大家还是希望能用6B的模型就不用100B的大模型。但是在思维链基础和进阶玩法中反复提到不论是few-shot还是zero-shot的思维链能力似乎都是100B左右的大模型才有的涌现能力,而在小模型上使用思维链甚至会带来准确率的下降。
C++中用#define <宏名> <字符串>命令定义宏,在代码中将字符串替换宏名出现的位置。定义宏的方式根据是否包含参数可以分为两种:
随着生成式人工智能(尤其是ChatGPT、GPT-4)的爆炸性普及,对于人工智能领域的人们来说,写Prompt已经成为了一项越来越重要的技能。然而,当您在实操过程中会发现,并不是乍看起来那么简单的语法任务。当体验完ChatGPT、GPT-4等大模型的新鲜感之后,写Prompt需要个人练习和思考才能快速掌握该技能。因此,根据实际应用场景创建最有效的Prompt(Prompt工程)已经成为LLMs领域内外令人垂涎的专业知识。这也催生出了Prompt工程师的岗位。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】NLP推理任务又进一步!最近北大的一位硕士生在微软实习期间提出一个新算法DiVeRSe,全面刷新NLP推理排行榜,在归纳推理数据集上性能甚至比PaLM+自洽提升60%,比fine-tuning还要高近30%。|北京人,还记得工体么?现在,你也可以拥有一个工体元宇宙主场了!7月6日,「我的元宇宙主场」——工体元宇宙GTVerse发布会开幕,新智元作为媒体合作单位,全程提供直播,快来点击预约! 大型语言模型可以说是现代自然语言处理技术的基石了,比如17
书中57页2.3.3,改进是系统带来的。“统一开发平台”能带来C,不能带来B。要达到B,除了“统一开发平台”要给力,程序员也要给力,研发部其他岗位也要给力,市场部、行政部、财务部也要给力,整个市场大环境也要给力。
在以 ChatGPT 为首的大模型出来之后,为大语言模型设计提示词的研究已经成为一个重要的研究方向,包括 OpenAI 官方也出品了针对 ChatGPT 用户的提示工程指南 [1] ,其包含了六条书写准则:1)写出清晰的指令;2)提供参考文本;3)将复杂的任务拆分为更简单的子任务;4)给模型时间「思考」;5)使用外部工具;6)系统地测试更改。
世上许多信息都是以表格形式存储的,这些表格见诸于网络、数据库或文件中。它们包括消费产品的技术规格、金融和国家发展统计数据、体育赛事结果等等。目前,要想找到问题的答案,人们仍需以人工方式查找这些表格,或使用能提供特定问题(比如关于体育赛事结果的问题)的答案的服务。如果可通过自然语言来查询这些信息,那么取用这些信息会容易很多。
---- 新智元报道 编辑:好困 桃子 【新智元导读】似乎就在昨天,OpenAI突然启用了上周才发布的「联网插件」。与此同时,微软也开启了自己的搞钱计划——在ChatGPT版必应中植入广告。网友:该来的还是来了…… 刚刚,ChatGPT可以正式「上网」了! ChatGPT联网小测试 既然能接入网络,那么ChatGPT理论上可以获得当前最新的信息。 比如最经典的: 以及,今天天气如何? 在一番搜索之后,ChatGPT给出了答案,并附上了参考链接: 今天北京白天晴朗,早晨有轻雾,风向由北转南,风力
几个月前,我们在一个小型网站上发布了一个称为Java“死亡竞赛”的新项目。测验发布后,超过20000位开发者参加了测验。网站以20道关于Java的多选题为主。我们得到了众多开发者的测验统计数据,今天,我们非常乐意将其中的一些数据和答案与你们分享。
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。
编程面试的问题其实没必要那么难,原因不仅是因为这种面试会给人带来巨大的压力。我们的数据表明,难度较大的编程面试问题在预测最终工作能力方面还不如简单的问题。
作者 | InfoQ 编辑部 从去年底至今,由 OpenAI 发布的大规模语言模型 ChatGPT 引发了几乎所有科技领域从业者的高度关注。根据瑞银集团的一份报告,截止 2023 年 1 月末,ChatGPT 仅推出 2 个月,月活用户就突破了 1 亿。 有人将 ChatGPT 称为“最强 AI”,原因在于 ChatGPT 给出的回答反应了它更接近人的思考方式和回答方式,相比过去增强了适应情景的能力。ChatGPT“更接近人的思考方式”也意味着 AI 语言模型的发展由量变走到了质变。 此外,ChatGP
下面内容来自一篇很有趣的文章——Rubber Duck Problem Solving:https://blog.codinghorror.com/rubber-duck-problem-solving/,简单翻译了一下,希望对大家有帮助:
Stratified Rule-Aware Network for Abstract Visual Reasoning
于是,国防科大和微软组成的Minghao Hu团队,给算法加入了验证候选答案的步骤,在SQuAD 2.0中获得了74.2 F1的最高分。
我们深入探讨Perplexity Copilot背后的技术,这一灵感来自于提出搜索引擎增强LLMs的FreshLLMs论文。
作为智能物流规划行业的“砖家”,那么我一定会出手来测试一下这个GPT是不是真的这么强大。废话不多说,开始测试。
作者迈克尔·施拉格(Michael Schrage),美国麻省理工学院斯隆商学院电子商务研究中心的研究员。
1、有一种激励理论认为,真正能激励人的是工作本身。包括工作中的责任感、职业发展和自我实现等,而不是工作所带来的经济收人。这种激励理论是?D A.戴明的PDCA循环理轮 B.麦克利兰的成就动机理讼
这篇文章中涉及到的一些技术名词和多重逻辑嵌套的描述,可能对于部分读者的阅读体验不是很友好,但我觉得只有这么写才对的起各位长期以来的支持,该写硬核的内容还是要写的硬核。
ChatGPT 是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的一种全新聊天机器人模型,能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,支持回答问题、承认错误、质疑并拒绝不适当的请求等情境。
本文将深入剖析 RAG(Retrieval-Augmented Generation)所宣称的能力和其在实际应用中的表现。我们首先将探讨 RAG 的工作原理,评估其潜在的优势。随后,我们将分享在实践中遇到的一些挑战,以及我们为应对这些挑战所开发的解决方案。此外,我们还将讨论那些我们仍在探索中的未解决的问题。通过这些内容,您将获得对 RAG 能力的全面了解,并认识到它在推动人工智能领域发展中所扮演的不断进化的角色。
整理 | 褚杏娟 这几天,OpenAI 的人工智能(AI)聊天机器人 ChatGPT 吸引了全球很多人的目光,就如马斯克说的:“许多人陷入了疯狂的 ChatGPT 循环中。” 与 OpenAI 以前的人工智能工具不同,ChatGPT 不仅会聊天,还可以承认错误,拒绝回答虚假问题,写代码、改 Bug、创建编程语言,甚至看病。OpenAI CEO Sam Altman 在推特上表示,上周三才上线的 ChatGPT,短短几天内用户就已经突破 100 万大关。当然,这或许也与现在 ChatGPT 只要登陆即可免
ChatGPT 的到来,正促使搜索引擎的竞争进入下半场。 整理 | 屠敏 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 一直以来,Google 搜索引擎的市场占比一骑绝尘,让很多竞争者望而却步。 不过,现如今,随着一种名为 ChatGPT 聊天机器人的到来,在现身吟诗、写代码、编段子,甚至还上线司法考试现场的一个多月时间里,让 Google 敲响警铃,更有多方媒体报道,Google 内部正拉起了一道「红色代码警戒」(Code red),担心 ChatGPT 将对 Google 搜索引擎的未来带来巨大挑战。
实现猜数字的游戏。游戏有四个格子,每个格子有一个0到9的数字,任意两个格子的数字都不一样。你有6次猜测的机会,如果猜对则获胜,否则失败。每次猜测时需依序输入4个数字,程序会根据猜测的情况给出xAxB的反馈,A前面的数字代表位置和数字都对的个数,B前面的数字代表数字对但是位置不对的个数。
昨天很晚时候,我运营的星球里一位同学问了我这样一个问题:在学习自动化测试的过程中,经常遇到各种报错,通过报错提示进行debug,不断往下排查,但如果最终还没有找到问题根因,该怎么办?
作为2018年排名第一的科技趋势,人工智能(AI)已越来越多的被人们提起。Gartner最近的一项调查显示,41%的公司已经在试点或采用AI解决方案方面取得了进展,其余的公司也正在收集信息,准备构建自己的AI战略。对于人工智能将给我们带来什么?学术界和企业界有着激烈的争论,目前的主流观点是,人工智能将会极大地提高生产力和经济政治决策水平,推动经济和科技高速发展。随着人工智能技术的广泛应用,将会给世界带来第四次工业革命。 回顾历史,每次新技术的普及,都会带来生产方式的转变,大量的现有工作,将被新的工作取代,这
大型语言模型(LLM)是一种基于自然语言处理和机器学习技术的大型语言处理模型。它能够理解和生成自然语言文本,并能够处理各种语言和文本类型,如对话、问答、文本生成等。
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