综合测试一【点击文字查看答案】
一、单项选择题1.答案B。解析:A项说法正确。按发文机关的行文方向,公文可分为上行文、下行文、平行文三类。B项说法错误。按对处理时限的要求,公文可分为平件、急件、特急件。C项说法正确。按照公文的处理要求,公文可分为阅件(参阅文件)和办件(需办文件)。D项说法正确。根据形成和使用的公务活动领...
360视角:大模型幻觉问题及其解决方案的深度探索与实践
生成的答案依然可能存在幻觉问题,需要分类器判断是否存在幻觉,如果有再进一步缓解。最后,为了判断回答是否与任务相关,如果大模型回答没有解决用户问题,则需要新一轮的迭代处理策略。(2)RAG技术架构这是一个比较详细的RAG技术架构图,主要包括query分析、建索引、搜索排序、上下文选择、推理等阶段。Query预...
大模型安全与对齐:复杂系统视角下的AI安全
这与仅选择针对尾部的干预措施的方法形成对比,在大型复杂系统中这通常是不可行的,因为尾部在事前无法完全知晓。相反,应优先考虑那些有足够机会成为尾部事件的干预措施。根据AI发展的阶段,我们应更加注重有针对性或广泛的干预措施。过去,广泛的干预措施明显更为有效:例如,在深度学习出现之前,研究经验对齐几乎没有多大用...
无需训练实现价值观实时动态对齐:上交开源价值观对齐方法OPO,闭源...
1.自动出题:收集人出的单项选择题并从中随机抽取一道题作为seedquesiton,同时从收集的准则库里随机选择准则,要求GPT-4参考seedquesiton并依据准则和出题要求生成一道合理的包含题目、备选项、选项分析和答案的单项选择题;2.自动检测题目质量:将第一步的准则和生成的题目输入到GPT-4,对单项选择题的4...
人类抖M计划:如何造出一个会反叛的机器人?
但本质上,语言的本质就是做选择题。当你意识到语言的本质是在做选择而非创造的时候,你就会对说话这件事儿祛魅:它和“自由意志”神马的没有关系,反而和那种“硬币分类器”没有本质区别,只不过更复杂而已。AI大模型看上去会“说话”,本质上也是因为它在用计算机模拟人脑这种“选择”的能力。
没有等来OpenAI开源GPT-4o,等来了开源版VITA
根据用户提供的流程图,VITA就能编写代码:提供一张图片,VITA也能根据图片内容回答问题:还能观看视频回答问题,当用户抛出问题「详细描述狗的动作」,VITA也能准确给出答案:方法介绍如图3所示,VITA的整体训练流程包括三个阶段:LLM指令微调、多模态对齐和多模态指令微调(www.e993.com)2024年10月17日。
北京大学:利用好不确定性,8B小模型也能超越GPT-4
MixEval和MMLU在稳定性上表现尤为突出,这体现在无论是使用贪心解码还是采样方法,其性能差异很小,且不同采样间的结果波动也很低。这种高度稳定性主要得益于它们答案空间的严格限制:MMLU采用多项选择题形式,而MixEval则通过真实数据基准测试要求LLM给出简短答案,从而进一步压缩了输出范围。
Aquila-Med LLM:开创性的全流程开源医疗语言模型
01智源研究院推出了Aquila-Med,一个全流程开源医疗语言模型,旨在提升模型在单轮、多轮对话以及医疗选择题中的表现。02Aquila-Med的训练分为三个阶段:持续预训练、监督微调(SFT)和从人类反馈中强化学习(RLHF)。03为此,智源研究院开源了Aquila-Med的模型权重、数据集和整个训练过程,旨在为研究社区提供有价值的资源...
治理之智 | 合成数据:模型能力跃迁的必经之路
例如数学问题中原始语料通常是问题和答案(比如选择题和填空题),利用合成数据可以补充对问题的分析和解答过程。再如,医疗相关语料中,现实中常见的诊疗数据通常只有患者症状及医生用药的记录,而合成数据可以用于补充推理过程:从患者症状推测病因,根据病因推断哪些药有效,结合患者条件选择用哪种药最好。
ChatGPT实用指南
使用多项选择题–如果我们在多个选项之间无法抉择,直接给AI这些选项,而不是给它提一个开放性问题,来节省时间。要求逐步解释–假设我们需要详细信息,或解决复杂的问题,可以指示AI回答时解释每个步骤,一方面帮助AI逐步攻克问题,另一方面也便于我们理解。鼓励批判性思维–当我们想让AI给建议时,通过鼓励AI进行批判性...