三年16篇一作，前谷歌研究科学家Yi Tay官宣新模型，21B媲美Gemini Pro、GPT-3.5
三年16篇一作，前谷歌研究科学家Yi Tay官宣新模型，21B媲美Gemini Pro、GPT-3.5该团队的新模型在多个基准测试中都与 Gemini Pro 、GPT-3.5 相媲美。
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该团队的新模型在多个基准测试中都与 Gemini Pro 、GPT-3.5 相媲美。
最近来自香港科技大学（HKUST）、南洋理工大学（NTU）与加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的研究者们提供了新的思路：他们发现大语言模型如 ChatGPT 可以理解传感器信号进而完成物理世界中的任务。该项目初步成果发表于 ACM HotMobile 2024。
最近，UIUC苹果华人提出了一个通用智能体框架CodeAct，通过Python代码统一LLM智能体的行动。
基于大模型的Agent会玩宝可梦了，人类水平的那种！名为PokéLLMon，现在它正在天梯对战中与人类玩家一较高下：
现在一句口令，就能指挥汽车了。比如说声“我开会要迟到了”“我不想让我朋友等太久”等等，车就能理解，并且自动加速起来。
大模型的新考验来了！近日，来自卡内基梅隆大学的研究人员发布了评估LLM多模态Web代理性能的基准测试。
造大模型的成本，又被打下来了！这次是数据量狂砍95%的那种。陈丹琦团队最新提出大模型降本大法——数据选择算法LESS， 只筛选出与任务最相关5%数据来进行指令微调，效果比用整个数据集还要好。
大型语言模型（LLM）的成功离不开「基于人类反馈的强化学习（RLHF）」。RLHF 可以大致可以分为两个阶段，首先，给定一对偏好和不偏好的行为，训练一个奖励模型，通过分类目标为前者分配更高的分数。
今天介绍一篇密歇根州立大学 (Michigan State University) 和劳伦斯・利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）的一篇关于零阶优化深度学习框架的文章 ，本文被 ICLR 2024 接收，代码已开源。
2023 年，大型语言模型（LLM）以其强大的生成、理解、推理等能力而持续受到高度关注。然而，训练和部署 LLM 非常昂贵，需要大量的计算资源和内存，因此研究人员开发了许多用于加速 LLM 预训练、微调和推理的方法。