Топ важных статей LLM на неделю с 27/11 по 03/12

Самые важные статьи LLM на неделю с 27/11 по 03/12

Будьте в курсе последних исследований больших языковых моделей

Большие языковые модели (LLM) существенно продвинулись за последние годы. С разработкой новых поколений моделей, исследователи и инженеры должны быть в курсе последних достижений. В этой статье представлен краткий обзор наиболее важных статей по LLM, опубликованных в первую неделю декабря.

Статьи затрагивают разные темы, формирующие новое поколение языковых моделей, от оптимизации моделей и масштабирования до рассуждений, бенчмаркинга и повышения производительности. Следить за новыми исследованиями по LLM в этих областях поможет управлять дальнейшим прогрессом в сторону моделей, которые являются более способными, устойчивыми и соответствующими человеческим ценностям.

Большинство идей, которыми я делюсь в VoAGI, ранее были опубликованы в моем еженедельном информационном бюллетене To Data & Beyond.

• Топ 5 генеративных фреймворков искусственного интеллекта для использования в 2024 году
• Как Nexusflow NexusRaven-V2 побивает GPT-4 в своей собственной игре!
• Как использовать функцию голосового чата ChatGPT?

Если вы хотите быть в курсе бурлящего мира искусственного интеллекта и быть вдохновленным для принятия действий или, по крайней мере, быть готовым к будущему, это для вас.

🏝Подпишитесь ниже🏝 для того, чтобы стать лидером в области искусственного интеллекта среди своих коллег и получать контент, отсутствующий на других платформах, включая VoAGI:

To Data & Beyond | Youssef Hosni | Substack

Data Science, Machine Learning, AI, и что находится за ними. Нажмите, чтобы прочитать To Data & Beyond, Youssef Hosni…

youssefh.substack.com

1. Merlin: Укрепляя мультимодальные LLM с помощью умений предвидеть будущее

У людей есть рemarkable способность предвидеть будущее с определенной степенью точности на основе наблюдений в настоящем, скил, которым мы называем умением предвидеть будущее. Однако эта способность остается малоисследованной в существующих моделях мультимодальных больших языковых моделей (MLLM), что ограничивает их способности изучать основные принципы функционирования и намерения, стоящие за наблюдаемыми явлениями. Чтобы решить эту проблему, авторы предлагают внедрение моделирования будущего в существующие рамки обучения MLLM.