上个月，MetaFAIR田渊栋参与的一项研究广受好评，他们在论文《 MobileLLM:OptimizingSub-billionParameterLanguageModelsforOn-DeviceUseCases》中开始卷10亿以下参数小模型，主打在移动设备上运行LLM。3月6日，田渊栋又一项研究出炉，这次，他们主攻LLM内存效率。除了田渊栋本人，还有来自加州理工学院、德克萨斯大学奥斯汀分校以及CMU的研究者。他们合作提出了GaLore（GradientLow-RankProjection），这是一种允许全参数学习的训练策略，但比LoRA等常见的低秩自适应方法具有更高的内存效率。该研究首次
图神经网络（GNNs）擅长利用图的结构信息进行推理，但它们通常需要特定于领域的调优才能达到峰值性能，这阻碍了它们在不同任务之间的泛化性。相比之下，基于大型语言模型（LLM）的图推理具有更强的跨任务和泛化能力，但它们在特定任务上的性能往往逊色于专用的图神经网络模型。无论是以图神经网络为代表的传统图推理还是新兴的基于大型语言模型的图推理，目前图推理相关工作都忽视了视觉模态的图信息。然而，人类会通过视觉特征高效和准确地完成图任务，例如判断图中是否存在环。因此，探究视觉形态的图信息在图推理中的作用具有重要意义。更具体地，将图（Graph）绘制为图片（Image），是否能赋予模型特殊的推理能力呢？这些图
译者|朱先忠审校|重楼引言通常，经过预训练的大型语言模型（LLM）只能执行下一个标记预测，这使其无法回答问题。这就解释了为什么这些基本模型还需要根据成对的指令和答案作进一步微调，最终才能够充当真正有用的人工助理。然而，这个过程仍然可能存在缺陷：微调LLM可能存在偏见的甚至是有毒害性的输出结果。这也正是从人类反馈中强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback：简称“RLHF”）发挥作用的地方。具体来说，RLHF能够为LLM提供不同的答案，这些答案将按所期待的行为（有益性、毒害性等）进行排序。该模型学习从这些候选者中输出最佳答案，从而模仿我们想要“灌输”的
资源分享1、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「GPTs」可获得「GPTsTop100深度体验分析报告」PDF版报告，由椒盐玉兔第一时间输出的一份非常详细的GPTs体验报告。2、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「大模型案例」可获得「720-2023大模型落地应用案例集」PDF版报告，主要包含大模型2023年国内落地应用案例集。3、可在公众号「技术狂潮AI」中回复「AIGC2024」可获得「硅创社2024001-AIGC2023~2024跨年报告V1.0（by潘工@20240101）」PDF版报告，主要内容包括AIGC2023回顾：100项（大事件）和AIGC2024展望：32项（路线图）。关键点
一声炸雷深夜炸响，谷歌居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上，Transformers、TensorFlow、BERT、T5、JAX、AlphaFold和AlphaCode，都是谷歌为开源社区贡献的创新。谷歌：
当您在Google上搜索某些内容时，例如stackoverflow.com它会在搜索结果页面上向您显示附加链接。有没有办法操纵这些信息。或者有什么方法可以建议谷歌在搜索结果页面上推广linkx、linky和linkz。 最佳答案 简答:目前没有:http://www.google.com/support/webmasters/bin/answer.py?hl=en&answer=47334引用:Atthemoment,sitelinksarecompletelyautomated.We'realwaysworkingtoimprov
清华系2B模型杀出支持离线本地化部署，可以个人电脑或者手机上部署的多模态大模型，超越Mistral-7B、LLaMA-13B。2月1日，面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源了系列端侧语言大模型MiniCPM，主体语言模型MiniCPM-2B仅有24亿（2.4B）的非词嵌入参数量。在综合性榜单上与Mistral-7B相近，在中文、数学、代码能力表现更优，整体性能超越Llama2-13B、MPT-30B、Falcon-40B等模型。具体开源模型包括：基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对齐的MiniCPM-2B-SFT/DPO。基于MiniCPM-2B的多模态模型MiniCPM-V
一声炸雷深夜炸响，谷歌居然也开源LLM了？！这次，重磅开源的Gemma有2B和7B两种规模，并且采用了与Gemini相同的研究和技术构建。有了Gemini同源技术的加持，Gemma不仅在相同的规模下实现SOTA的性能。而且更令人印象深刻的是，还能在关键基准上越级碾压更大的模型，比如Llama213B。与此同时，谷歌还放出了16页的技术报告。技术报告地址：https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf谷歌表示，Gemma这个名字源自拉丁语「gemma」，也就是「宝石」的意思，似乎是在象征着它的珍贵性。历史上
我注意到我的二进制文件会在没有SSE支持的情况下在CPU上崩溃，异常代码为0xC000001D(STATUS_ILLEGAL_INSTRUCTION)，尽管我正在使用选项进行编译/arch:IA32。而且我已经能够追踪到它崩溃的确切位置:无论在哪里首次调用_snprintf_s()，它都会崩溃。崩溃发生在ucrtbase.dll内部，不是我自己的代码。现在，有趣的部分是，当我使用编译器选项/MT进行“完全静态”构建时，为了避免显式依赖ucrtbase.dll，生成的二进制文件工作得很好!但是，只要我使用选项/MD将一些代码编译为“共享”构建，它就会在ucrtbase.dll中再次崩溃>
我正在获取PKCS7文件(p7b)。我想读取文件内容并提取X509结构的证书。如何使用openssl库从PKCS容器访问单个证书？ 最佳答案 我使用了以下程序:#include#include#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){PKCS7*p7=NULL;BIO*in=BIO_new(BIO_s_file());BIO*out=BIO_new(BIO_s_file());intder=0;/*InputfromDERorPEM?*/inttext=0;/*Dumpt
