...能抵消“谷歌效应”对记忆的负面影响?——基于心理学实验的讨论
斯帕罗等人用四个实验来研究搜索引擎对人类记忆的影响,研究发现:(1)被试在面对困难时首先会想到寻求电脑的帮助;(2)相比能被储存在电脑中的信息,人类更容易记住那些以后获取不到的信息;(3)相比信息内容本身,人们更多记住的是获取信息的路径和渠道。这项研究的结果被称为“谷歌效应”,即与存储的信息相比,人类更容易...
MemLong: 基于记忆增强检索的长文本LLM生成方法
高效执行:同时进行长度受限的因果注意力和检索注意力计算。这种策略使MemLong能够高效处理远超其预训练长度的输入,同时保持计算效率和内存使用的平衡。在下一部分中,我们将详细介绍MemLong的实验设置和结果,展示其在各种长文本任务中的优越性能。MemLong实验评估与结论实验设置实现细节训练配置基础模型:使用带有...
【本期推荐】穆垚,程易(编委)|基于本质安全的新型乙炔溶解度测量...
因此采用微化工设备进行乙炔溶解度的测量,可以降低乙炔爆炸的可能性和危害性,从本质上提高乙炔溶解度测量实验的安全性。本研究使用内径为0.8mm的石英管,基于静态饱和法的基本溶解度测量原理,设计和构建具有本质安全性的乙炔溶解度测量微化工设备,通过理论计算和实验测定装置所需气液平衡时间,以期实现以乙炔为代表的...
为什么大模型“杀不死”心理学?
总结来说,LLM会忽略人群的多样性,无法表现出显著性差异,无法复现逻辑关系网络——这些不足告诉我们,LLM不应该取代对智人(Homosapiens)的研究,但这并不意味着心理学研究要完全摒弃LLM的使用。一方面,将传统上用于人类的心理学测量用于AI的确有趣,但是对其结果的解读应当更加谨慎;另一方面,将LLM作为人类的代理模型模拟...
反向和错位图灵测试:GPT-4比人类更「人性化」!
文字记录长度和模型质量(GPT-4vsGPT-3.5)对准确性没有显著影响。讨论在反向图灵测试中,两个AI系统作为裁定者的准确性均低于互动人类评判者,尤其是在面对表现最佳的AI参与者时,准确性更低。AI参与者的通过率高于人类参与者,这意味着AI裁定者更容易将AI参与者误判为人类,同时将人类参与者误判为AI。
符尧大佬一作发文,仅改训练数据,就让LLaMa-2上下文长度扩展20倍!
结论:长上下文预训练的新策略1.长上下文能力的预训练获取在对长上下文模型的研究中,我们发现,通过在适当的数据混合上进行轻量级的持续预训练,可以将模型的长上下文能力从4K扩展到128K(www.e993.com)2024年10月19日。这一发现基于假设:即使是在4K上下文长度的预训练中,模型已经大致获得了在任意位置利用信息的能力。我们的实验表明,通过在1-5亿...
《地球物理学报》2023年第11期目录及简介
之前还没有暴时等离子体层顶密度不规则结构对SAR弧调制的观测报道。本文报道了地基成像和磁层、电离层卫星对2013年10月9日磁暴恢复相期间发生的SAR弧的联合观测事件。在SAR弧的磁层源区,VanAllenProbeB卫星观测到了密度不规则结构,其中存在EMIC波、环电流离子分布和非线性电场结构。
彼得·霍莫基等|大型语言模型及其在法律中的可能用途
从法律角度将这些缺陷转化为实际问题,从而得出影响社会各个层面的结论,并非易事。只有通过对个别应用程序进行广泛的摸底和实验,才有可能做到这一点。然而,这种实验和研究是必不可少的,因为对未来专业人员的培训必须建立在这些被揭示和抽象出来的局限性的基础之上,法律工作的任务也必须适应这些特点。
87.8% 准确率赶超 GPT-4o 登顶!谷歌 DeepMind 发布自动评估模型...
评估实验讨论过FLAMe系列模型的构建方法后,作者使用了包含12个自动评分器基准的评估套件,将FLAMe与几个流行的LLM-as-a-Judge自动评分器进行对比。12个基准中,只有HelpSteer作为held-in验证,其余的RewardBench、LLM-AggreFact等11个作为held-out测试。
张时民老师解读:泥棕色管型
尽管泥褐色管型在为ATN的诊断提供强有力的支持性证据方面很重要,但其本身并不构成单一的诊断的“金标准”。应根据临床病史和其他实验室测试的结果进行考虑。e、尽管含有肌红蛋白或血红蛋白的颗粒管型通常与ATN有关,但在这种管型中添加另一个术语(即“浑浊”)混淆问题。因此建议放弃在管型上使用“泥浆”,并使用颜料...