LLM

点击直达在当今数字化的世界里，网络自由是无价的，但有时也受到了地理和政治界限的限制。有一种方法，一种隐藏的方式，让我们能够穿越这些数字边界，实现网络自由。这个方法有点像背后的秘密通道，允许您访问被封锁或限制的网站，享...

目前俄罗斯ozon在国内正处于超级红利期，平台自然流量很大，基本能做到上架即出单的地步，ozon官方计划在2024年要招商满10万卖家入入驻，乾坤未定，你我皆是黑马！平台现在跟13年的淘宝一样正在蓄力爆发，跨境电商时...

想进军俄罗斯电商市场，却担心门槛高、操作难？Ozon无货源模式让你0囤货、0风险、轻松赚钱！只需每天2小时，就能在俄罗斯开店！第一步：了解Ozon平台——轻松上手，0门槛副业Ozon平台支持无货源玩法，只需出一单发一...

在深度学习和机器学习领域，损失函数是模型优化的核心工具之一。它不仅决定了模型的训练方向，还直接影响模型的性能和泛化能力。随着大语言模型（LLM）的兴起，对损失函数的理解和应用变得更加重要。本文将深入探讨两种常用的损失...

译者 | 布加迪审校 | 重楼想象一下，你戴着耳机驾驶一辆汽车，每五分钟才更新一次路况信息，而不是持续不断地提供当前位置情况的视频流。过不了多久，你就会撞车。虽然这种类型的批处理在现实世界中并不适用，却是当今许多系统...

我们这个世界是不断变化的开放世界。人工智能要在这个世界长久立足，就需要突破许多限制，包括可用数据和规模和质量以及有用新信息的增长率。对基于 LLM 的 AI 来说，高质量的人类数据非常关键，但已有研究预计这些高质量数...

1%的合成数据，就让LLM完全崩溃了？7月，登上Nature封面一篇论文证实，用合成数据训练模型就相当于「近亲繁殖」，9次迭代后就会让模型原地崩溃。论文地址：https://www.nature.com/articl...

近年来，随着文本属性图（TAG）在社交媒体、电子商务、推荐系统和学术引用网络等领域的广泛应用，研究人员对如何有效地从这些复杂数据结构中学习变得越来越感兴趣。TAG不仅包含了节点之间的结构关系，还包含了节点本身的文本特...

全世界高质量数据几乎枯竭。AI科学家们为了解决这一难题，可谓是绞尽脑汁。目前来看，合成数据或许就是大模型的未来，也成为业界公认的解决之法。就连英伟达科学家Jim Fan曾发文表示，合成数据将提供下一万亿个高质量的训练...

如果你尝试过像ChatGPT这样的LLM，就会知道它们几乎可以为任何语言或包生成代码。但是仅仅依靠LLM是有局限的。对于数据可视化的问题我们需要提供一下的内容。描述数据：模型本身并不知道数据集的细节，比如列名和行细节...

本论文作者来自华为蒙特利尔诺亚方舟实验室的康计堃，李信择，陈熙， Amirreza Kazemi，陈博兴。人工智能（AI）在过去十年里取得了长足进步，特别是在自然语言处理和计算机视觉领域。然而，如何提升 AI 的认知...

在过去的 2023 年中，大型语言模型（LLM）在潜力和复杂性方面都获得了飞速的发展。展望 2024 年的开源和研究进展，似乎我们即将进入一个可喜的新阶段：在不增大模型规模的前提下让模型变得更好，甚至让模型变得更小。...

自从ChatGPT发布后，各种基于大模型的产品也快速融入了普通人的生活中，但即便非AI从业者在使用过几次后也可以发现，大模型经常会胡编乱造，生成错误的事实。不过对于程序员来说，把GPT-4等大模型当作「代码辅助生成工...

随着大型语言模型（LLM）的发展，从业者面临更多挑战。如何避免 LLM 产生有害回复？如何快速删除训练数据中的版权保护内容？如何减少 LLM 幻觉（hallucinations，即错误事实）? 如何在数据政策更改后快...

GPT-4和LLaMA这样的大型语言模型（LLMs）已在各个层次上成为了集成AI 的主流服务应用。从常规聊天模型到文档摘要，从自动驾驶到各个软件中的Copilot功能，这些模型的部署和服务需求正在迅速增加。像Deep...