OpenAI开发者大会推出四大创新:提示词缓存可减少50%输入token成本
价格方面,截至2024年10月31日,OpenAI每天免费提供100万tokens,以使用图像微调GPT-4o。2024年10月31日之后,GPT-4o微调训练将花费每100万tokens25美元,推理将花费每100万个输入tokens3.75美元和每100万个输出tokens15美元。图像输入首先根据图像大小进行标记,然后按与...
全模态对齐框架align-anything来啦:实现跨模态指令跟随
1)Align-Anything框架支持文本、图像、音频、视频等多种模态的输入和输出对齐,这在目前开源社区中是独一无二的。它填补了现有框架仅支持单一模态或少数模态对齐的空白,为全模态大模型的对齐提供了统一和通用的解决方案;2)框架实现了包括SFT、DPO、PPO、SimPO等超过6种对齐算法,支持从文本到文本、文本加...
NOA的蛋糕,分得怎么样了|供应商|地图|模型_新浪新闻
端到端大模型是指从输入到输出的整体过程都由一个统一的、参数量多、计算能力极强的AI模型处理,中间没有显示的分模块步骤。与传统的智能驾驶算法架构不同,端到端大模型取代了此前用于感知、决策、规控的多个独立模块,输入的环境数据(摄像头、雷达数据等)直接送入模型,模型计算后,直接输出最终的控制指令(加速度...
百万鲁棒数据训练,3D场景大语言模型新SOTA!IIT等发布Robin3D
具体而言,给定一个收集的指令数据集D_task(其中任务包括ScanRefer、Multi3DRefer、Nr3D、Sr3D+、Nr3DCaptioning、ScanQA、SQA3D、PF-3DVG和3DFQA),构建了一个系统提示P_system,以指示重述的要求和结构化的输出格式,同时提供一个示例提示P_eg,以帮助ChatGPT更好地理解要求。还随机选择一个温度参数T(从[1.1,...
别再抓狂怎么写好Prompt了!这个方法直接一步到位
注:测试者使用通义千问2.5,其他模型可能会有不同的输出。总结:通过示例可以明显看出,未使用优化prompt前,大模型的输出多为概括性的建议,内容较为基础,无法真正提供解决复杂问题的具体步骤。而使用优化后的prompt,模型能够基于用户输入,提供更加细致、结构化的回答。输出的内容不仅更加全面,还能深入到每个问题的细节...
OpenAI草莓模型深夜突袭!理化生达博士生水平,比GPT-4o强多了,Chat...
例如当拿到一道解码题目,GPT-4o先是拆解出了输入、输出和示例,随后开始分析可能的解码方式(www.e993.com)2024年10月22日。▲GPT-4o拆解输入、输出和示例它猜测第一个短语可能遵循与示例相同的结构,意识到输入文本似乎可以根据自然分隔或模式分成组,但随后就“歇菜”了,称自己需要更多关于可能涉及的转换或字母移位的上下文。
大模型提示词技术详解(1)——Prompt结构&少样本学习
隐式指令:给大模型一些示例,让其自动判断该输出什么。隐式指令更像“找规律”,让模型来自动判断如何输出。例如下面是一个将英语翻译成西班牙语的场景用户输入:Night:NocheMorning:模型回答:Morning:Ma??ana2.示例通常会使用*-Shot来表示,即提供给大模型的完成任务的示例,帮助其更好理解你的任务。上面的...
CMU&清华:让LLM自己合成数据来学习,特定任务性能同样大幅提升
整体参数微调(OneParameterFitsAll):为了使SELF-GUIDE生成符合指令和示例指定目标分布的训练数据,需要在标注数据点上优化各种超参数,包括生成输入输出的个数、输入数据生成的温度、输出数据生成的温度、微调参数等。研究者将实验测试任务分为两部分:一部分可以利用所有数据进行验证以调整生成参数,称为验证任务;另一...
减速机速比怎么计算
a.确定输入轴的转速(通常以RPM为单位)。b.确定输出轴的转速(同样以RPM为单位)。c.将输入轴的转速除以输出轴的转速,得到速比。3.实际应用示例假设一辆汽车的发动机转速为3000RPM,而经过减速机后的车轮转速为1000RPM,那么速比计算如下:...
Meta开发System 2蒸馏技术,Llama 2对话模型任务准确率接近100%
输入扰动下的自洽性:以输出不变的方式扰动输入x^i,例如改变提示中多项选择题的顺序,并计算每次扰动的S_II;如果输出不一致,则丢弃该示例。之后研究者得到了合成数据集(X_S_II,Y_S_II),其中X_S_II是X的一个过滤子集,目标是Y_S_II。最后一步是使用这个蒸馏出来的训练集对参数为p_θ...