TOPIC
โมเดลพื้นฐาน โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบหลายรูปแบบ (Gemini, Gemma, Mistral, MM1) วิศวกรรมพรอมต์ และการเผยแพร่โอเพนซอร์สที่กำหนดว่าธนาคารสร้างอะไรได้บ้างภายในขอบเขตข้อมูลของตนเอง
ค่า Seed ที่เผยแพร่พร้อมกับเส้นโค้ง NIST P-192, P-224, P-256, P-384 และ P-521 ไม่เคยเป็นผลลัพธ์จากการแฮช แต่มาจากตัวสร้าง lrand48 ของไลบรารีภาษา C ที่ตั้งค่าเริ่มต้นด้วยเวลา Unix timestamp โดย Claude ไขปริศนานี้...
ผู้ช่วย AI ได้ทำงานในสองปัญหาเกี่ยวกับเซตปลอดลำดับเลขคณิต: ข้อโต้แย้งสำหรับปัญหาผลรวมส่วนกลับ และขอบเขตควาซิพหุนามสำหรับทุกความยาวลำดับที่คงที่ โดยใช้ผลลัพธ์ของ Bloom และ...
Foundations of Machine Learning ฉบับพิมพ์ครั้งที่สองนิยามการเรียนรู้ว่าเป็นการใช้ประสบการณ์เพื่อทำนายอย่างแม่นยำ แล้วสร้างหลักสูตรทั้งหมดขึ้นรอบปริมาณที่ตัดสินว่ามันจะได้ผลหรือไม่ ได้แก่ ข้อมูล...
ชุดผลลัพธ์จากโมเดลภายในของ OpenAI ครอบคลุมคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี และผลลัพธ์ที่คมที่สุดของมันแม่นยำ ความแข็งแกร่งเชิงเส้นกำกับของโปรแกรมเชิงเส้น Cohn-Elkies เป็นที่รู้แล้ว...
ตัวตรวจจับความล้มเหลวด้าน alignment ที่ตอบคำถามแบบมีชนิดได้หลายข้อในการเรียกครั้งเดียวพร้อมความน่าจะเป็นที่ปรับเทียบแล้ว จัดอันดับความล้มเหลวได้ดี และมีต้นทุนต่ำกว่าผู้ให้คะแนนแบบ LLM-judge ถึง 63× แต่ความน่าจะเป็นเหล่านั้น...
อนาคตของ AI: การศึกษา MM1 ของ Apple เปลี่ยนแปลงการเรียนรู้แบบมัลติโมดัลอย่างไร
นิยามการโต้ตอบของผู้ใช้ข้ามภาษาใหม่
มองจากภายในถึงความสามารถ การสนับสนุนโอเพนซอร์ส และสิ่งที่กำลังจะมาถึง
Gemini 1.5 สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) เวอร์ชันใหม่ ซึ่งเพิ่มความสามารถในการเลือกกระตุ้นเส้นทางที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในโครงข่ายประสาทเทียม การพัฒนานี้…
วิศวกรรม prompt จัดโครงสร้างอินพุตของ LLM ที่เวลาอนุมาน โดยไม่ต้องปรับปรุงน้ำหนักของโมเดล บทความนี้ครอบคลุมเทคนิคที่พิสูจน์แล้วว่าเชื่อถือได้ในปี 2024 ได้แก่ การกำหนดกรอบงานแบบ zero-shot (Brown et al., 2020), การให้เหตุผลแบบ chain-of-thought (Wei et al., 2022), การสุ่มตัวอย่างแบบ self-consistency (Wang et al., 2022), ลูปเอเจนต์ ReAct (Yao et al., 2022), ความเสี่ยงจาก indirect prompt injection (Greshake et al., 2023) และรูปแบบ RAG ที่ใช้งานจริงจากบริการทางการเงิน
ปีสำคัญสำหรับเทคโนโลยี สังคม และวิวัฒนาการทางจริยธรรม
Generative AI ก้าวจากความสนใจในเชิงวิจัยไปสู่การใช้งานจริงในการผลิตในปี 2023 GPT-4, Claude 2, Llama 2 และ Mistral แสดงให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถจัดการการตรวจทานเอกสารกฎหมาย การสร้างโค้ด และบทสนทนากับลูกค้าได้ในคุณภาพเทียบเท่ามนุษย์ ซึ่งก่อให้เกิดคำถามด้านธรรมาภิบาลโดยทันทีเกี่ยวกับการหลอน การรั่วไหลของข้อมูล และการปฏิบัติตามกฎเกณฑ์ในบริการทางการเงิน