LLM
拿下微软合作、旗舰模型对标GPT-4，认识一下「欧洲版 OpenAI」
机器之能报道编辑：SiaMistral 目前法国科技界的骄傲和喜悦，也是开源力量的代表。它的初期成功要归功于能巧妙地将AI技术与政治结合起来。问题是Mistral能否将这种诱人的技术与政治混合优势转化为实实在在的利润。这家法国 AI 初创的崛起就像西北风一样轻快，这也是它名字 Mistral 的由来。Mistral 翻译过来是密史脱拉风，法国南部罗纳河谷一带特有的强风，干寒强烈，持续时间长。据说，梵高和高更的决裂也与普罗旺斯刮起的密史脱拉风有关。Mistral位于巴黎的办公室，它们也是法国目前最有前途的大模型初创公
浙大团队发布 75 页科学 LLM 调查，重点关注生物和化学领域，指出七个未来发展方向
编辑 | X大型语言模型 (LLM) 已成为增强自然语言理解的变革力量，代表着通用人工智能的重大进步。LLM 的应用超越了传统的语言界限，涵盖了科学领域各学科中开发的专业语言系统。这也导致了科学 LLM 的出现。作为科学人工智能（AI for Science）领域的一个新兴领域，科学 LLM 值得全面探索。然而，目前缺乏系统的、最新的调查来介绍它们。近日，来自浙江大学的研究团队，系统地描述了「科学语言」的概念，同时对科学 LLM 的最新进展进行了全面回顾。鉴于科学学科领域广阔，该分析重点关注生物和化学领域。这包括对
Meta官方的Prompt工程指南：Llama 2这样用更高效
随着大型语言模型（LLM）技术日渐成熟，提示工程（Prompt Engineering）变得越来越重要。一些研究机构发布了 LLM 提示工程指南，包括微软、OpenAI 等等。最近，Llama 系列开源模型的提出者 Meta 也针对 Llama 2 发布了一份交互式提示工程指南，涵盖了 Llama 2 的快速工程和最佳实践。以下是这份指南的核心内容。Llama 模型2023 年，Meta 推出了 Llama 、Llama 2 模型。较小的模型部署和运行成本较低，而更大的模型能力更强。Llama 2 系列模型参数规模
未来五年AI如何改变各学科？从LLM到AI蛋白设计、医疗保健......
2019—2023 年《Nature Machine Intelligence》封面编辑 | X五年前（2019 年 1 月），《Nature Machine Intelligence》创刊。当然，就人工智能（AI）而言，五年前似乎是一个不同的时代。1 月 24 日，Nature Machine Intelligence 杂志在《Anniversary AI reflections》（周年人工智能反思）专题中，再次联系并采访了近期在期刊发表评论和观点文章的作者，请他们从各自所在领域中举例说明人工智能如何改变科学过程
在24项场景中优于人类医生，Google团队开发基于自博弈的诊断对话大模型
编辑 | 白菜叶医学的核心在于医患对话，熟练的病史采集为准确的诊断、有效的管理和持久的信任铺平了道路。能够进行诊断对话的人工智能（AI）系统可以提高护理的可及性、一致性和质量。然而，学习临床医生的专业知识是一个巨大的挑战。Google Research 和 Google DeepMind 的 AI 团队开发了 AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer），这是一种基于大型语言模型（LLM）的人工智能系统，针对诊断对话进行了优化。AMIE 使用一种新颖的基于自博弈（se
2023年科研领域「 科学ChatGPT」有哪些？LLM for Science有哪些探索......
作者 | 凯霞2023 年，人工智能领域最具影响的莫过于 GPT-4、ChatGPT 了。ChatGPT 凭一己之力掀起了 AI 领域的热潮，火爆全球，似乎开启了第四次工业革命。ChatGPT 入选《Nature》2023 年度十大人物（Nature’s 10），这是有史以来第一次「计算机程序」——首个非人类实体入选。《Nature》表示这一做法旨在认可模仿人类语言的 AI 系统在科学发展和进步中所发挥的作用。同时，ChatGPT 在内的 AI 工具也被《Nature》评为 2024 年值得关注的科学事件之一。期待
4090成A100平替？上交大推出推理引擎PowerInfer，token生成速率只比A100低18%
机器之心报道机器之心编辑部PowerInfer 使得在消费级硬件上运行 AI 更加高效。上海交大团队，刚刚推出超强 CPU/GPU LLM 高速推理引擎 PowerInfer。项目地址：：？在运行 Falcon (ReLU)-40B-FP16 的单个 RTX 4090 (24G) 上，PowerInfer 对比 llama.cpp 实现了 11 倍加速！PowerInfer 和 llama.cpp 都在相同的硬件上运行，并充分利用了 RTX 4090 上的 VRAM。在单个 NVIDIA RTX 4090 GPU
人形机器人+LLMs=? 答案就在这个2分钟视频里
机器之能报道编辑：Sia你可以用自然语言与机器人交谈，并要求它完成一项任务。未来对机器人的控制可能会像骑马，你可以把AI看作是骑手，机器人的物理智能就是马。当生成 AI 被植入数千个系统中时，迟早有一天也会来到人形机器人身上。不过，Agility Robotics CEO Damion Shelton 最初并不相信它们的双足机器人需要这玩意儿。就我们的用例而言，还没有让大型语言模型（ LLM ）控制机器人的需求。客户不需要和自己的机器人进行有趣的对话，他们需要借助机器人的物理原理替代重复性劳作。当亚马逊于 10 月
OpenAI内斗时，Karpathy在录视频：《大型语言模型入门》上线
赶紧学习起来吧！OpenAI 的风波暂时告一段落，员工也忙着「干活了」。年初回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 最近做了一场关于大型语言模型（LLM）的 30 分钟入门讲座，但该讲座当时没录制。因此，他基于这场讲座重新录制了一个长达 1 小时的视频，希望让更多人看到和学习。视频的主题为《大型语言模型入门》，涵盖了 LLM 的推理、训练、微调以及新出现的 LLM 操作系统和 LLM 安全。视频主打「非技术性」，偏科普，所以更加容易理解。
230页长文，涵盖5大科学领域，微软团队使用GPT-4探索LLM对科学发现的影响
编辑 | 紫罗前不久，微软 DeepSpeed 团队启动了一个名为 DeepSpeed4Science 的新计划，旨在通过 AI 系统优化技术实现科学发现。11 月 13 日，微软团队在 arXiv 预印平台发表题为《大型语言模型对科学发现的影响：使用 GPT-4 的初步研究》（「The Impact of Large Language Models on Scientific Discovery: a Preliminary Study using GPT-4」）的文章。文章篇幅长达 230 页。论文链接：，自然
可跨学科理解、多尺度建模，MIT LAMM发布微调的大语言模型 MechGPT
编辑 | 萝卜皮几个世纪以来，研究人员一直在寻找连接不同领域知识的方法。随着人工智能的出现，我们现在可以探索跨领域（例如，力学-生物学）或不同领域（例如，失效力学-艺术）的关系。为了实现这一目标，麻省理工学院（MIT）原子与分子力学实验室 （Laboratory for Atomistic and Molecular Mechanics，LAMM）的研究人员使用了经过微调的大型语言模型 (LLM)，来获取多尺度材料失效的知识子集。该方法包括使用通用 LLM 从原始来源中提取问答对，然后进行 LLM 微调。由此产生的
可跨学科理解、多尺度建模，MIT LAMM 团队发布微调的大语言模型 MechGPT
编辑 | 萝卜皮 几个世纪以来，研究人员一直在寻找连接不同领域知识的方法。随着人工智能的出现，我们现在可以探索跨领域（例如，力学-生物学）或不同领域（例如，失效力学-艺术）的关系。为了实现这一目标，麻省理工学院（MIT）原子与分子力学实验室 （Laboratory for Atomistic and Molecular Mechanics，LAMM）的研究人员使用了经过微调的大型语言模型 (LLM)，来获取多尺度材料失效的知识子集。该方法包括使用通用 LLM 从原始来源中提取问答对，然后进行 LLM 微调。由此产生
致命幻觉问题、开发GPU替代品，大模型还面临这10大挑战
ChatGPT、GPT-4 等的发布，让我们在见识到大模型（LLM）的魅力后，伴随而来的是其所面临的各种挑战。如何让 LLM 变得更好？面对大模型，到底有哪些需要解决的问题？成为 AI 领域重要的研究课题。
GPT-4、ChatGLM2、Llama2、PaLM2在KDD LLM Day上一起开了个会
大语言模型（Large Language Models）的发展势头愈发猛烈，各大公司国际角逐的背后，也需要一同应对公平、安全以及隐私等方面的问题。
类似 ChatGPT 的人工智能即将出现在主要科学搜索引擎中
编辑 | 白菜叶人工智能驱动的会话式聊天机器人已经出现在互联网搜索引擎中，例如谷歌的 Bard 和微软的 Bing，看起来也将越来越多地改变科学文献搜索方式。8 月 1 日，荷兰出版巨头 Elsevier 为其 Scopus 数据库的部分用户发布了由 ChatGPT 支持的 AI 界面，而英国公司 Digital Science 则宣布对其 Dimensions 数据库进行 AI 大语言模型 (LLM) 助手的封闭试验。与此同时，美国 Clarivate 公司表示，它也在努力将 LLM 纳入其 Web of Sci
分析过688篇大模型论文，这篇论文综述了LLM的当前挑战和应用
LLM 面临哪些挑战又有哪些应用？系统性的综述论文来了。
获星1.9k，LLM微调神器Lamini上演速度与激情，免费可用
LLM 微调不再头疼。
思考一下，联邦学习可以训练大语言模型吗？
满足在垂直领域中的应用需求，能用联邦学习训练LLM吗？