这篇论文介绍了一个名为Co-Instruct的新型视觉质量比较模型。这个模型的目标是能够对多张图片进行开放性的质量比较，提供详细的推理过程，而不仅仅是给出一个简单的质量评分。Co-Instruct模型通过比较设置（例如成对选择、列表排序）来评估图像质量，这种方法可以标准化不同观察者之间的评估标准，并提供更明确的响应。 ... 阅读全文

英伟达发布论文介绍大型多语言语言模型Nemotron-4 15B，这个模型拥有150亿个参数，是在8万亿个文本标记上训练出来的。Nemotron-4 15B在英语、多语言和编程任务上表现出色，它在7个下游评估领域中的4个领域超过了所有现有的类似规模的开放模型，并在其余领域与领先的开放模型表现相当。特别是，Nemotro... 阅读全文

北京大学和字节跳动的研究人员发布论文论文介绍了一个名为MegaScale的系统，它是为了在超过10,000个GPU上训练大语言模型（LLMs）而设计的。大型语言模型是人工智能领域的一种技术，它们能够理解和生成自然语言，比如我们熟悉的GPT-3和PaLM。这些模型在机器翻译、文本摘要和对话代理等领域有着巨大的潜力。 论文... 阅读全文

Google DeepMind 、UCL、 Google Research、特拉维夫大学的研究人员发布论文探讨了大语言模型（LLMs）是否能够在处理复杂提示时潜在地执行多跳推理。多跳推理是指模型在没有直接给出推理所需信息的情况下，能够通过存储在参数中的知识来完成推理任务。例如，当处理“‘Superstition’这首歌... 阅读全文

中山大学的研究人员发布论文介绍了一个名为FUSECHAT的模型，它的目标是将多个现有的大型语言模型（LLMs）融合成一个更强大、更健壮的模型。这种融合方法可以减少从头开始训练新模型所需的高昂成本，并利用多个模型的优势。 GitHub：https://github.com/fanqiwan/FuseLLM 模型地址：ht... 阅读全文

滑铁卢大学、多模式艺术投影研究社区、 早稻田大学、香港科技大学、俄亥俄州立大学、 Harmony.ai、矢量研究所的研究人员推出通用模型StructLM，它旨在提高大语言模型（LLMs）在处理结构化数据（如表格、图形和数据库）方面的能力。尽管LLMs在处理纯文本方面表现出色，但它们在理解和利用结构化数据方面的能力仍有待... 阅读全文

Meta、伦敦大学学院、牛津大学的研究人员发布论文介绍了一个名为Rainbow Teaming的方法，它是为了生成多样化的对抗性提示（adversarial prompts），以此来测试和增强大语言模型（LLMs）的鲁棒性。对抗性提示是指那些旨在误导模型或利用其弱点的输入，可能导致模型产生不安全、有偏见或不正确的输出。... 阅读全文

StickerBaker 是一个100%开源的贴纸生成器，无需复杂操作，只需进入网站，输入想要的文字提示，短短几秒内，精美贴纸即刻生成！生成的贴纸尺寸为1024x1024，非常适合用作头像，让你的社交账号焕然一新。 📌 如何使用： 1️⃣ 访问网站：https://stickerbaker.com 2️⃣ 输入创意文字... 阅读全文

来自穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学、澳大利亚国立大学、阿尔托大学、墨尔本大学、林雪平大学的研究人员推出小型语言模型MobiLlama，它是为了满足资源受限设备上的高效、准确语言处理需求而设计的。在当今大语言模型（LLM）如ChatGPT等越来越流行的背景下，这些大型模型虽然功能强大，但在需要在设备上直接处理数据、节省... 阅读全文

美国国立卫生研究院国家医学图书馆发布论文的主题是关于如何提高大语言模型（LLMs）在医学领域问题回答（QA）任务中的性能。LLMs在很多领域都表现出色，但在医学问题回答上，它们有时会生成听起来合理但实际上是错误的回答，这种现象被称为“幻觉”（hallucination）。此外，LLMs的训练数据可能不包含最新的医学知识... 阅读全文

Mistral AI在当地时间2月26日发布了其最新的Mistral Large模型，该模型在性能上仅次于GPT 4。Mistral Large是一款功能强大的多语言模型，适用于各种复杂的推理任务，包括文本理解、转换和代码生成。 卓越的推理能力：Mistral Large具备顶级的推理能力，能够处理复杂的多语言推理任务... 阅读全文

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