文化大数据政策及新闻简报(9.11)

RLHF的训练过程通常包括以下几个关键步骤:预训练模型的选择与加载:首先,选择一个适合的预训练模型作为基础。这个预训练模型应该已经具备一定的通用能力,以便在后续的训练过程中进行微调。监督微调(SupervisedFine-tuning,SFT):在这一阶段,模型通过模仿人类标注的对话示例来学习通用的、类似人类的对话。这有助于模型...

...65 亿美元新融资“供不应求”;Anthropic 提出 RAG 改进方法...

在这项工作中,来自MicrosoftResearch、上海交通大学和复旦大学的研究团队提出了一种加速注意力计算的无需额外训练(training-free)方法——RetrievalAttention。为了利用注意力的动态稀疏特性,RetrievalAttention在CPU内存中的KV向量上建立近似近邻搜索(ANNS)索引,并在生成过程中通过向量搜索检索最相关的向量,大大降...

2024年5月物业服务百强企业动态月刊_腾讯新闻

在美好溢满的敏捷社区,爱有多种表现形式:爱在友邻里,五一假期社区邻里齐聚一堂组织文艺汇演,在表演中迸发灵感与友爱;爱在惊喜里,在母爱馨香的五月,敏捷物业精心准备了香气馥郁的花束,替不在母亲身边的业主传达未说出口的纯粹爱意;爱在服务里,敏捷物业在5月开展修理电器、清洗地毯、义剪、磨刀、洗风扇等多项便民活动...

世界顶级风投创始人对谈AI:重大技术创新总会伴随着投机和泡沫

我认为有一个模型并不擅长的领域,那就是流程。在数据库世界里,就像数据库类比一样,有一部分任务是在律师事务所写简报,但还有50个其他任务和事情需要整合到公司的工作方式中,比如流程、编排等等。也许有很多这样的事情,比如如果在制作视频,有很多工具,比如谁将写歌词,哪个人工智能系统写歌词,哪个制作音乐,所有这些如...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

GPT模型与ELMo模型的工作过程类似,也分成两个阶段:1.利用语言模型进行无监督预训练;2.通过有监督的微调(Fine-tuning)解决下游任务。GPT使用Transformer模型的解码器块作为特征抽取器,其特点在与遮蔽的自注意力层具有的自回归特性,只提取上下文中的“上文”信息作为特征。对于不同的下游任务如分类、包涵...

【AI简报20230616】英伟达推出InstinctMI300、OpenAI凌晨再给Chat...

要论最最最为重磅的更新,便是开发者现在可以向gpt-4-0613和gpt-3.5-turbo-0613描述函数,并让模型智能地选择输出一个包含参数的JSON对象来调用这些函数(www.e993.com)2024年11月22日。这是一种全新的方式,开发者可以更可靠地将GPT的能力与外部工具和API连接起来。

六个PPT排版要点,赶紧码住收藏!

两端对齐:使段落中的文字均匀分布在左右之间,两端边缘工整。这种对齐方式弥补了左对齐右边缘不齐的缺点,是最适合正文排版的对齐方式。分散对齐:和两端对齐很像,但最后一行文本即使不足一行时,也会通过增加文字的间距来与左右边缘对齐。因此,“分散对齐”非常适用于仅有一行字的文本。