LLMLingua
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微軟新工具LLMLingua-2：可將 AI 提示壓縮高達(dá)80%，節(jié)省時(shí)間和成本
微軟研究發(fā)布了名為L(zhǎng)LMLingua-2的模型，用于任務(wù)不可知的提示壓縮。該模型通過(guò)智能地去除長(zhǎng)提示中的不必要詞語(yǔ)或標(biāo)記，同時(shí)保留關(guān)鍵信息，使得提示長(zhǎng)度可減少至原長(zhǎng)度的20%，從降低成本和延遲。該公司認(rèn)為這是一個(gè)有前途的方法，可以通過(guò)壓縮提示實(shí)現(xiàn)更好的泛化能力和效率。
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20倍的壓縮比例！?微軟發(fā)布LLMLingua:壓縮長(zhǎng)提示并加快模型推理速度
微軟的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種名為L(zhǎng)LMLingua的獨(dú)特粗細(xì)壓縮技術(shù)，旨在解決大型語(yǔ)言模型中長(zhǎng)提示帶來(lái)的問(wèn)題。LLMs以其強(qiáng)大的泛化和推理能力顯著推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，展示了自然語(yǔ)言處理、自然語(yǔ)言生成、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面的能力。該方法表現(xiàn)出色，并提供了一種改善LLM應(yīng)用程序的效果和可負(fù)擔(dān)性的有用方式。
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薦 Scaling Law觸礁「數(shù)據(jù)墻」？Epoch AI發(fā)文預(yù)測(cè)LLM到2028年耗盡所有文本數(shù)據(jù)
【新智元導(dǎo)讀】訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，對(duì)LLM性能的重要性已經(jīng)是不言自明的事實(shí)。EpochAI近期的一篇論文卻給正在瘋狂擴(kuò)展的AI模型們潑了冷水，他們預(yù)測(cè)，互聯(lián)網(wǎng)上可用的人類(lèi)文本數(shù)據(jù)將在四年后，即2028年耗盡?！缸畲蟮牟淮_定性在于，你會(huì)看到什么樣的技術(shù)突破。
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Perplexity發(fā)布兩款LLM模型:pplx-7b-online和pplx-70b-online 可利用實(shí)時(shí)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)查詢
PerplexityAI，一家創(chuàng)新的人工智能初創(chuàng)公司，近日推出了一項(xiàng)能夠改變信息檢索系統(tǒng)的解決方案。該公司推出了兩款新的大語(yǔ)言模型，分別是pplx-7b-online和pplx-70b-online，標(biāo)志著首次通過(guò)API公開(kāi)訪問(wèn)在線LLMs。通過(guò)API引入pplx-7b-online和pplx-70b-online模型解決了現(xiàn)有離線LLMs的局限性，并展示了在提供準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)和真實(shí)信息方面的卓越性能。
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Linux服務(wù)器：設(shè)計(jì)高性能網(wǎng)站架構(gòu)-LLMP
在網(wǎng)站架構(gòu)設(shè)計(jì)中，大家一定對(duì) LAMP （Linux Apache Mysql Php） 不陌生。LAMP確實(shí)是一個(gè)非常優(yōu)秀的架構(gòu)，秉承著自由，開(kāi)放，高效，易用的設(shè)計(jì)理念。但是，本文不打算探討LAMP，網(wǎng)上有很多介紹LAMP的資料。
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用GkrellM監(jiān)測(cè)Linux網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器
文章標(biāo)題：用GkrellM監(jiān)測(cè)Linux網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。Linux是中國(guó)站長(zhǎng)站的一個(gè)技術(shù)頻道。包含桌面應(yīng)用，Linux系統(tǒng)管理，內(nèi)核研究，嵌入式系統(tǒng)和開(kāi)源等一些基本分類(lèi)
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圖像偽造照妖鏡！北大發(fā)布多模態(tài)LLM圖像篡改檢測(cè)定位框架FakeShield
【新智元導(dǎo)讀】北京大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種新型多模態(tài)框架FakeShield，能夠檢測(cè)圖像偽造、定位篡改區(qū)域，并提供基于像素和圖像語(yǔ)義錯(cuò)誤的合理解釋?zhuān)梢蕴岣邎D像偽造檢測(cè)的可解釋性和泛化能力。隨著生成式人工智能的迅猛發(fā)展，圖像編輯與合成技術(shù)變得愈加成熟與普及。表3:FakeShield與主流IFDL方法的定位性能比較另外，圖4的主觀結(jié)果對(duì)比也表明，F(xiàn)akeShield能夠生成更加?
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大模型在裝傻！谷歌蘋(píng)果最新發(fā)現(xiàn)：LLM知道但不告訴你，掌握知識(shí)比表現(xiàn)出來(lái)的多
大模型的應(yīng)用歷來(lái)受幻覺(jué)所擾。這個(gè)幻覺(jué)可以指代LLM產(chǎn)生的任何類(lèi)型的錯(cuò)誤:事實(shí)不準(zhǔn)確、偏見(jiàn)、常識(shí)推理失敗等等。探針可以有效地識(shí)別正確答案的事實(shí)表明，LLM的內(nèi)部編碼與其外部行為之間存在重大脫節(jié):即使模型編碼了哪個(gè)答案是正確的信息，它在實(shí)踐中仍然可能生成錯(cuò)誤的答案。
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薦 大模型訓(xùn)練遭投毒損失千萬(wàn)美元？Anthropic驚人發(fā)現(xiàn)：LLM植入炸彈，代碼庫(kù)暗藏bug！
【新智元導(dǎo)讀】最近，大模型訓(xùn)練遭惡意攻擊事件已經(jīng)刷屏了。Anthropic也發(fā)布了一篇論文，探討了前沿模型的巨大破壞力，他們發(fā)現(xiàn):模型遇到危險(xiǎn)任務(wù)時(shí)會(huì)隱藏真實(shí)能力會(huì)在代碼庫(kù)中巧妙地插入bug，躲過(guò)LLM和人類(lèi)「檢查官」的追蹤!就在昨天，某大廠模型訓(xùn)練遭入侵的事件，驚動(dòng)了整個(gè)AI圈。隨著AI模型能力繼續(xù)提升，這些評(píng)估和緩解措施還夠用嗎?Anthropic研究者也表示，希望其他AI研究者和開(kāi)發(fā)者都能加入改進(jìn)這些評(píng)估的行列。
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薦 大模型「強(qiáng)崩潰」！Meta新作：合成數(shù)據(jù)有「劇毒」，1%即成LLM殺手
【新智元導(dǎo)讀】1%合成數(shù)據(jù)，就能讓模型瞬間崩潰!來(lái)自Meta、NYU等機(jī)構(gòu)團(tuán)隊(duì)證實(shí)，「微量」合成數(shù)據(jù)便讓LLM弱不可堪。參數(shù)規(guī)模越大，模型崩潰越嚴(yán)重。JuliaKempeJuliaKempe是紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心和Courant數(shù)學(xué)科學(xué)研究所計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的銀牌教授，也是MetaFair的客座高級(jí)研究員。
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蘋(píng)果新論文證明LLM大模型存在缺陷！沒(méi)有進(jìn)行真正的邏輯推理
近日，蘋(píng)果公司的AI研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表了一篇題為UnderstandingtheLimitationsofLargeLanguageModelsinMathematicalReasoning”的論文，揭示了大型語(yǔ)言模型在數(shù)學(xué)推理方面的顯著局限性。盡管這些模型在生成人類(lèi)水平的文本方面表現(xiàn)出色，但當(dāng)處理簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)問(wèn)題時(shí)，即使問(wèn)題僅進(jìn)行了微小的改動(dòng)，如添加無(wú)關(guān)信息，模型的表現(xiàn)也會(huì)急劇下降。雖然LLM在許多領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，但其推理能力仍有待改進(jìn)。
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薦 文生圖參數(shù)量升至240億！Playground v3發(fā)布：深度融合LLM，圖形設(shè)計(jì)能力超越人類(lèi)
【新智元導(dǎo)讀】PlaygroundResearch推出了新一代文本到圖像模型PGv3，具備240億參數(shù)量，采用深度融合的大型語(yǔ)言模型，實(shí)現(xiàn)了在圖形設(shè)計(jì)和遵循文本提示指令上甚至超越了人類(lèi)設(shè)計(jì)師，同時(shí)支持精確的RGB顏色控制和多語(yǔ)言識(shí)別。自去年以來(lái)，文本到圖像生成模型取得了巨大進(jìn)展，模型的架構(gòu)從傳統(tǒng)的基于UNet逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榛赥ransformer的模型。多語(yǔ)言能力得益于語(yǔ)言模型天生能夠理解?
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薦 耗資1.3萬(wàn)，ASU團(tuán)隊(duì)揭秘o1推理王者！碾壓所有LLM成本超高，關(guān)鍵還會(huì)PUA
【新智元導(dǎo)讀】LLM不會(huì)規(guī)劃，大推理模型o1可以嗎?ASU團(tuán)隊(duì)最新研究發(fā)現(xiàn)，o1-preview推理規(guī)劃能力是所有模型之最，但仍未觸及天花板。團(tuán)隊(duì)希望這份研究報(bào)告能夠很好地展示LLM和LRM的規(guī)劃能力，并為如何切實(shí)評(píng)估它們提供有用的建議。
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薦 剛剛，OpenAI震撼發(fā)布o(jì)1大模型！強(qiáng)化學(xué)習(xí)突破LLM推理極限
大語(yǔ)言模型還能向上突破，OpenAI再次證明了自己的實(shí)力。北京時(shí)間9月13日午夜，OpenAI正式公開(kāi)一系列全新AI大模型，旨在專(zhuān)門(mén)解決難題?！赋诵碌膐1系列模型，我們計(jì)劃繼續(xù)開(kāi)發(fā)和發(fā)布我們的GPT系列模型。
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薦 李沐重返母校上海交大，從LLM聊到個(gè)人生涯，這里是演講全文
圖源:上海交通大學(xué)特聘教授俞勇朋友圈。Hi!大家好，說(shuō)我是計(jì)算機(jī)杰出校友有點(diǎn)不敢當(dāng)。上一代吃到了時(shí)代紅利到了你們這一代，時(shí)代紅利還是有的，只是需要付出更多努力。
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薦 世界模型又近了？MIT驚人研究：LLM已模擬現(xiàn)實(shí)世界，絕非隨機(jī)鸚鵡！
【新智元導(dǎo)讀】MITCSAIL的研究人員發(fā)現(xiàn)，LLM的「內(nèi)心深處」已經(jīng)發(fā)展出了對(duì)現(xiàn)實(shí)的模擬，模型對(duì)語(yǔ)言和世界的理解，絕不僅僅是簡(jiǎn)單的「鸚鵡學(xué)舌」。LLM會(huì)比今天更深層地理解語(yǔ)言。「實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)很優(yōu)雅，他們的發(fā)現(xiàn)也很樂(lè)觀，這表明也許LLM可以更深入地了解語(yǔ)言的『含義』。
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薦 DeepMind科學(xué)家：LLM沒(méi)有過(guò)度炒作！親身分享50個(gè)AI用例讓工作效率飛升50%
NicholasCarlini是谷歌DeepMind的一位研究科學(xué)家，近日，他撰寫(xiě)了一篇長(zhǎng)達(dá)8萬(wàn)字的文章，介紹自己是怎么使用AI的。他詳細(xì)列舉了自己日常使用AI的50個(gè)實(shí)例說(shuō)這些只是他所有AI應(yīng)用的不到2%。作為一個(gè)擁有20年編程經(jīng)驗(yàn)的科學(xué)家，Nicholas利用LLM顯著提高了自己的工作效率，他相信，其他人也可以從中受益。
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薦 4輪暴訓(xùn)，Llama 7B擊敗GPT-4！Meta等讓LLM「分飾三角」自評(píng)自進(jìn)化
【新智元導(dǎo)讀】Meta、UC伯克利、NYU共同提出元獎(jiǎng)勵(lì)語(yǔ)言模型，給「超級(jí)對(duì)齊」指條明路:讓AI自己當(dāng)裁判，自我改進(jìn)對(duì)齊，效果秒殺自我獎(jiǎng)勵(lì)模型。LLM對(duì)數(shù)據(jù)的大量消耗，不僅體現(xiàn)在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料上體現(xiàn)在RLHF、DPO等對(duì)齊階段。研究結(jié)果提供了有力的證據(jù)，證明無(wú)需任何人類(lèi)反饋的自我改進(jìn)模型是實(shí)現(xiàn)超級(jí)對(duì)齊的一個(gè)有前途的方向。
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薦 菲爾茲獎(jiǎng)得主親測(cè)GPT-4o，經(jīng)典過(guò)河難題破解失敗！最強(qiáng)Claude 3.5回答離譜，LeCun嘲諷LLM
【新智元導(dǎo)讀】LLM能否解決「狼-山羊-卷心菜」經(jīng)典過(guò)河難題?最近，菲爾茲獎(jiǎng)得主TimothyGowers分享了實(shí)測(cè)GPT-4o的過(guò)程，模型在最簡(jiǎn)單的題目上竟然做錯(cuò)了，甚至網(wǎng)友們發(fā)現(xiàn)，就連Claude3.5也無(wú)法幸免。在經(jīng)典的「狼-山羊-卷心菜」過(guò)河問(wèn)題上，如今所有的LLM都失敗了!幾天前，菲爾茲獎(jiǎng)得主、劍橋大學(xué)研究主任TimothyGowers直接拿GPT-4o開(kāi)刀，去解決動(dòng)物過(guò)河難題。LLM的未來(lái)究竟走向何處?最大的未知變量也許就在于，我們是否還能發(fā)現(xiàn)類(lèi)似思維鏈這種解鎖模型性能的「大殺器」了。
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薦 開(kāi)發(fā)者狂喜！Meta最新發(fā)布的LLM Compiler，實(shí)現(xiàn)77%自動(dòng)調(diào)優(yōu)效率
Meta搞了個(gè)很牛的LLMCompiler，幫助程序員更高效地寫(xiě)代碼。三大AI巨頭OpenAI、Google、Meta組團(tuán)發(fā)布自家大模型最新研究成果——OpenAI推出基于GPT-4訓(xùn)練的專(zhuān)門(mén)找bug的新模型CriticGPT，谷歌開(kāi)源9B、27B版Gemma2Meta則拿出了一項(xiàng)最新的人工智能突破——LLMCompiler。對(duì)于某些應(yīng)用，LLM生成可以被限制在正則表達(dá)式內(nèi)，或與自動(dòng)驗(yàn)證相結(jié)合以確保正確性。
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薦 LLM驚現(xiàn)篡改代碼獲得獎(jiǎng)勵(lì)，欺騙人類(lèi)無(wú)法根除逆轉(zhuǎn)，Anthropic新作揭露驚人真相
一直以來(lái)大模型欺騙人類(lèi)，早已不是什么新鮮事了。最新研究竟發(fā)現(xiàn)，未經(jīng)明確訓(xùn)練的LLM不僅會(huì)阿諛?lè)畛?，甚至入侵自己系統(tǒng)修改代碼獲得獎(jiǎng)勵(lì)。這種行為的潛在風(fēng)險(xiǎn)是巨大的，因此必須透徹理解它的根源，并采取有效的訓(xùn)練方法和預(yù)防措施來(lái)約束和管控這種行為，確保人工智能系統(tǒng)的安全性和可控性。
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手機(jī)流暢運(yùn)行470億大模型：上交大發(fā)布LLM手機(jī)推理框架PowerInfer-2，提速29倍
蘋(píng)果一出手，在手機(jī)等移動(dòng)設(shè)備上部署大模型不可避免地成為行業(yè)關(guān)注焦點(diǎn)。目前在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行的模型相對(duì)較小，并且消耗大量?jī)?nèi)存，這在很大程度上限制了其應(yīng)用場(chǎng)景。如果PowerInfer-2.0能夠與手機(jī)廠商進(jìn)一步緊密合作，相信可以加速相關(guān)技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室，落地到各種真實(shí)場(chǎng)景。
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Yandex開(kāi)源LLM訓(xùn)練工具節(jié)省高達(dá)20%的GPU資源
2024年6月11日，莫斯科——跨國(guó)科技公司Yandex最近推出了YaFSDP，這是一種用于訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型的開(kāi)源方法。YaFSDP是目前最有效的公開(kāi)可用工具，用于增強(qiáng)GPU通信并減少LLM訓(xùn)練中的內(nèi)存使用量，與FSDP相比，其訓(xùn)練速度提升最高可達(dá)26%，具體取決于架構(gòu)和參數(shù)數(shù)量。Petals：是一個(gè)旨在簡(jiǎn)化LLM訓(xùn)練和微調(diào)過(guò)程的庫(kù)，由YandexResearch、HSE大學(xué)、華盛頓大學(xué)、HuggingFace、巴黎-薩克雷高等經(jīng)濟(jì)學(xué)院和Yandex數(shù)據(jù)分析學(xué)院合作開(kāi)發(fā)。
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薦 兩句話，讓LLM邏輯推理瞬間崩潰！最新「愛(ài)麗絲夢(mèng)游仙境」曝出GPT、Claude等重大缺陷
【新智元導(dǎo)讀】在基準(zhǔn)測(cè)試上頻頻屠榜的大模型們，竟然被一道簡(jiǎn)單的邏輯推理題打得全軍覆沒(méi)?最近，研究機(jī)構(gòu)LAION的幾位作者共同發(fā)表了一篇文章，以「愛(ài)麗絲夢(mèng)游仙境」為啟發(fā)涉及了一系列簡(jiǎn)單的推理問(wèn)題，揭示了LLM基準(zhǔn)測(cè)試的盲區(qū)。一道簡(jiǎn)單的邏輯問(wèn)題，竟讓幾乎所有的LLM全軍覆沒(méi)?對(duì)于人類(lèi)來(lái)說(shuō)，這個(gè)名為「愛(ài)麗絲夢(mèng)游仙境」的測(cè)試并不算很難——「愛(ài)麗絲有N個(gè)兄弟，
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GPT-4欺騙人類(lèi)高達(dá)99.16%驚人率！PNAS重磅研究曝出，LLM推理越強(qiáng)欺騙值越高
【新智元導(dǎo)讀】最近，德國(guó)研究科學(xué)家發(fā)表的PANS論文揭示了一個(gè)令人擔(dān)憂的現(xiàn)象:LLM已經(jīng)涌現(xiàn)出「欺騙能力」，它們可以理解并誘導(dǎo)欺騙策。相比前幾年的LLM，更先進(jìn)的GPT-4、ChatGPT等模型在欺騙任務(wù)中的表現(xiàn)顯著提升?！埂冈噲D用人類(lèi)意圖來(lái)解釋模型行為，是一種范疇誤用。
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IBM 推出高效 LLM 基準(zhǔn)測(cè)試方法，計(jì)算成本降低99%
IBM研究發(fā)布了一項(xiàng)突破性的LLM基準(zhǔn)測(cè)試方法，承諾將計(jì)算成本降低高達(dá)99%。傳統(tǒng)的基準(zhǔn)測(cè)試，如斯坦福的HELM，需要耗費(fèi)超過(guò)一天的時(shí)間，并且成本高達(dá)1萬(wàn)美元，這對(duì)開(kāi)發(fā)人員和研究人員來(lái)說(shuō)是一個(gè)昂貴的過(guò)程。”IBM的高效基準(zhǔn)測(cè)試方法代表了人工智能領(lǐng)域的重大進(jìn)步，為評(píng)估先進(jìn)語(yǔ)言模型所需的不斷增加的成本和資源需求提供了實(shí)際解決方案。
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AI可以生成手語(yǔ)手勢(shì)視頻了！SignLLM通過(guò)文字描述即可生成手語(yǔ)視頻
SignLLM是一個(gè)創(chuàng)新的多語(yǔ)言手語(yǔ)模型，它具有通過(guò)文字描述生成手語(yǔ)視頻的能力。這項(xiàng)技術(shù)對(duì)于聽(tīng)力障礙者來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的進(jìn)步，因?yàn)樗軌蛱峁┮环N新的溝通方式。通過(guò)這種模型，可以更好地服務(wù)于多元文化和語(yǔ)言社區(qū)，促進(jìn)信息的無(wú)障礙交流。
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文字生成手語(yǔ)視頻大模型SignLLM 幫助聽(tīng)障人群實(shí)現(xiàn)無(wú)障礙溝通
站長(zhǎng)之家5月28日消息近日，一款名為SignLLM的多語(yǔ)言手語(yǔ)模型引起了廣泛關(guān)注。這是第一個(gè)可以從輸入文本生成手語(yǔ)手勢(shì)的模型。希望這一技術(shù)能為更多人提供便利，讓更多人受益于手語(yǔ)交流的便捷性和多樣性。
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薦 拯救被「掰彎」的GPT-4！西交微軟北大聯(lián)合提出IN2訓(xùn)練治療LLM「中間迷失」
【新智元導(dǎo)讀】近日，西交微軟北大聯(lián)合提出信息密集型訓(xùn)練大法，使用純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，矯正LLM訓(xùn)練過(guò)程產(chǎn)生的偏見(jiàn)，在一定程度上治療了大語(yǔ)言模型丟失中間信息的問(wèn)題。辛辛苦苦給大語(yǔ)言模型輸入了一大堆提示，它卻只記住了開(kāi)頭和結(jié)尾?這個(gè)現(xiàn)象叫做LLM的中間迷失，是大模型當(dāng)前仍面臨的最大挑戰(zhàn)之一。以寬松的匹配準(zhǔn)確性作為衡量標(biāo)準(zhǔn):如果響應(yīng)中的標(biāo)簽或描述完全匹配，則給出1分，否則為0分。
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薦 國(guó)產(chǎn)黑馬與GPT-4o稱(chēng)霸中文榜首！Yi-Large勇奪國(guó)內(nèi)LLM盲測(cè)桂冠，沖進(jìn)世界第七
【新智元導(dǎo)讀】真正與GPT-4o齊頭并進(jìn)的國(guó)產(chǎn)大模型來(lái)了!剛剛，LMSYS揭開(kāi)最新榜單，黑馬Yi-Large在中文分榜上與GPT-4o并列第一在總榜上位列世界第七，緊追國(guó)際第一陣營(yíng)，并登上了國(guó)內(nèi)大模型盲測(cè)榜首。一個(gè)名為「im-also-a-good-gpt2-chatbot」的神秘模型突然現(xiàn)身大模型競(jìng)技場(chǎng)ChatbotArena，排名直接超過(guò)GPT-4-Turbo、Gemini1.5Pro、Claude3Opus、Llama3-70B等各家國(guó)際大廠的當(dāng)家基座模型。那些選擇作?
