读懂NotebookLM,或许能治愈AI应用缺失症

NotebookLM的火爆告诉我们,其中很大原因出自产品设计的缺失。与其他AI应用相比,NotebookLM在产品层面有一个鲜明的特点,就是整体UI设计尽量倾向简单。AI播客生成本身只是NotebookLM功能的一部分,用户打开门槛天然较高。在这种情况下,项目团队对其整体UI都进行了尽量简化。比如上传文档是很多AIGC应用都有的步骤,但上传文...

这才是真开源模型!公开后训练一切,性能超越Llama 3.1 Instruct

Ai2引入了一个新的基于强化学习的后训练阶段,该阶段通过可验证奖励(而不是传统RLHFPPO训练中常见的奖励模型)来训练模型。他们选择了结果可验证的任务,例如数学问题,并且只有当模型的生成被验证为正确时才提供奖励。然后,他们基于这些奖励进行强化学习训练。Tülu3pipeline的主要贡献在于数据、方法、基础设施...

国产模型指令跟随全球第一!来自LeCun亲推的最难作弊LLM新榜单

LeCun和纽约大学等机构联手推出,专为大模型设计,目前包含6个类别的17个不同任务,每月更新新问题。目标是确保榜单的问题不易受到污染,并且能够轻松、准确、公平地进行评估。强调不易受到污染,是因为训练数据中包含了大量互联网内容,许多BenchMark很容易受到污染。比如大家比较熟悉的数学测试集GSM8K,最近被证明有好...

中国版 LMSYS 来了!扣子模型广场带来了什么?

然而在大模型评测中,这种匿名测试还存在一些问题,比如模型的设计往往与其目标应用场景密切相关,而使用通用的Prompt,不能很好地表现出模型在其特定领域的能力。并且,大模型对Prompt很敏感,有时候仅仅是修改一下Prompt,对大模型输出结果的评分就会出现超过10%的扰动。基于这样的需求及痛点问题,扣子模型广场应...

AI日报:复旦、百度新模型可生成1小时长视频;全新ChatGPT Windows...

9、仅十亿参数!AI图像生成模型MeissonicMeissonic是一款仅用十亿个参数就能生成高质量图像的开源AI模型。其采用了并行迭代优化的训练方法,使得在图像生成速度上比传统模型快99%。尽管参数量小,Meissonic在多项测试中表现超越更大模型,且能实现无训练的图像修补和扩展功能。AiBase提要:??紧凑设计的Meisso...

杉数科技推出首个开源运筹学大模型ORLM,性能超越GPT-4,可创建在线...

解决真实工业问题的能力:ORLMvsGPT-4如图,在IndustryOR上,ORLM-LLaMA-3-8B不仅在解决简单工业问题的能力上强于GPT-4,在解决困难工业问题的能力更凸显了优势,同时在不同问题类型上尤其是整数规划题型也具有优势,这说明了OR-Instruct中Expansion策略的有效性,能够较好地满足了全面覆盖条件(www.e993.com)2024年12月20日。基于Augmentation策略中的...

大模型扫盲系列——大模型实用技术介绍(上)

最后我们可以看到显式的参数是在9.3b左右,但由于使用了权重共享(weighttying),最后整体参数在8.5b左右,这种类似操作也出现在GPT-2和XLNet等模型中,利用输入嵌入层和最后输出的LMHead分类层中共享相同的权重,总的来说还是比Llama2要大一些。从这个计算步骤下来,会发现基本上理清楚了Gemma的整体模型结构,这里再...

奥特曼秀5颗草莓疯狂暗示GPT-5?匿名新模型神秘现身,数学超强!

它甚至还做对了，经典难题strawberry里有几个r的问题。下面这道题，也没有哪款模型能始终如一地给出正确答案。但anonymous-chatbot做到了。如果一个正六边形的短对角线为64，那么它的长对角线是多少？答：73.9anonymous-chatbot真正身份是？是谁做出来的？现无人知晓。不过，一些网友已经将其往GPT-5、Q*身上靠...

OpenAI o1:使用限额提高,o1 模型深度解析

??聚合问答数据并训练一个奖励模型(RewardModel,RM):基于人类偏好数据训练奖励模型,为后续的强化学习提供反馈机制。??用强化学习(RL)方式微调LM:使用奖励模型提供的反馈,通过强化学习算法(如PPO)对预训练的语言模型进行微调,提升其生成文本的质量与连贯性。

建议收藏,100篇必读论文|大模型月报(2024.03)

Meta团队及其合作者提出了一个通过提示进行T2I优化的框架OPT2I,该框架利用大语言模型(LLM)来提高T2I模型中提示-图像的一致性。该框架从用户提示开始,以一致性得分最大化为目标迭代生成修改后的提示。研究团队在MSCOCO和PartiPrompts这两个数据集上进行的广泛验证表明,OPT2I在保留FID并提高生成数...