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在数据科学中，AI研究员经常面临处理不完整数据集的挑战。然而，许多已有的算法根本无法处理「不完整」的数据序列。传统上，数据科学家会求助于专家，利用他们的专业知识来填补空白，然而这一过程既耗时，却又不实用。如果AI可以接管专家的角色，又会如何呢？近日，来自德国人工智能中心、大阪公立大学等团队的研究人员，调查了LLM能否足以充当数字专家。毕竟，当前大模型都在大量文本的基础上进行了训练，可能对医学数据、社会科学等不同主题的问题有着深刻的理解。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.07770.pdf研究人员通过将LLM的答案与实际数据进行比较，并建立了处理数据差距的统计方法。
一、大语言模型推理概要介绍与传统的CNN模型推理不同，大语言模型的推理通常会分成prefill和decoding两个阶段。每一个请求发起后产生的推理过程都会先经历一个Prefill过程，prefill过程会计算用户所有的输入，并生成对应的KV缓存，再经历若干个decoding过程，每一个decoding过程，服务器都会生成一个字符，并将其放入到KV缓存当中，之后依次迭代。由于decoding过程是逐个字符生成的，每一段答案的生成都需要很长时间，会生成很多字符，所以decoding阶段的数量非常多，占到整个推理过程的90%以上。在Prefill过程中，虽然计算量很大，因为要一次性完成用户输入的所
最近，谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员发现：大模型在处理逻辑推理任务时，问题中信息呈现的顺序对模型的表现有着决定性的影响。论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.08939具体来说，当信息按照逻辑上的自然顺序排列时，模型的表现会更好。这一发现不仅适用于一般的逻辑推理问题，对于数学问题也同样有效。比如，如果某个证明任务的条件是：1.如果A，那么B；2.如果B，那么C；3.A为真。要求大模型证明C为真，如果条件按照1，2，3的顺序呈现，那么大模型的成功率会比2，1，3的条件呈现顺序高出很多。所以，以后用大模型，言简意赅，符合逻辑地提出问题能让它性能更强。上图展示了一个
最近几天，Sora成为了全世界关注的焦点。与之相关的一切，都被放大到极致。Sora如此出圈，不仅在于它能输出高质量的视频，更在于OpenAI将其定义为一个「世界模拟器」（worldsimulators）。英伟达高级研究科学家JimFan甚至断言：「Sora是一个数据驱动的物理引擎」，「是一个可学习的模拟器，或『世界模型』」。「Sora是世界模型」这种观点，让一直将「世界模型」作为研究重心的图灵奖得主YannLeCun有些坐不住了。在LeCun看来，仅仅根据prompt生成逼真视频并不能代表一个模型理解了物理世界，生成视频的过程与基于世界模型的因果预测完全不同。图源：https://twitte
TensorRT如何加速StableDiffusion？生成式AI图像内容生成技术近年来发展迅速，可以根据人类语言描述生成图片，在时尚、建筑、动漫、广告、游戏等领域有着广泛应用。StableDiffusionWebUI是Github上最为热门的利用生成式AI进行图像生成的项目。它采用ClipText对文字进行编码，然后采用UNet+Scheduler在潜在表示空间（latentspace）上进行Diffusion，最后采用AutoencoderDecoder将第二步生成的扩散信息再转为图像。StableDiffusionPipelineDiffusion模型最大的痛点是生成图片的速度过慢。St
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀Arc浏览器+Perplexity搜索引擎：新生代AI产品开启纵横捭阖https://arc.netArc浏览器是由TheBrowserCompany开发的一款「充满想象力和革命性」的新产品，以其全新的标签管理模式、丝滑的交互、超高的颜值等等功能备受追捧。2023年7月正式推出Mac版本，2023年12月Windows版本开启邀测(之前申请过的伙伴可以查下邮箱📬其实，Arc浏览器一直在探索与AI的结合。2023年10月，Arc浏览器曾推出其AI版本ArcMax，很多AI功能的演示让人眼前一亮：比如自动总结搜索结果中的某个链接
目录大语言模型（LLM）起飞AI的影响大模型国外大模型国内大模型LLM的体验大语言模型（LLM）起飞2022年11月，GPT3.5的发布引起了公众的广泛关注。OpenAI一跃成为最炙手可热的高科技公司。AI技术日新周异。世界迎来了一场新的技术范式变革。虽然AI从ChatGPT开始引起普遍的关注，但实际上大语言模型（LLM）领域的研究早年已经在拥有最先进的技术的组织内进行。2017年Google发布的Transformer论文AttentionisAllYouNeed是大语言模型的基础。一般的软件是由人类工程师编写，他们为计算机提供明确的、逐步的指令。LLM是建立在一个使用数十亿个语言词汇进行训
图例假设红色代表最简单的线性模型,紫色代表多层感知机,绿色代表更深的模型比如ResNet-152等等.圈的大小代表假设空间(模型的参数复杂度),复杂度越高,代表更可能接近,也就是泛化误差更小,在模型内部,如果数据干净,且数据量大,可以更好的让模型达到假设空间上的最优解(也就是更接近的模型,图中为所示),h代表使用现有数据学到的模型,它可能是在假设空间最优的,也可能是随机在假设空间的某个地方的模型.大型语言模型（LLM)如GPT-3和GPT-4之所以有效，很大程度上归功于其庞大的数据量和巨大的假设空间。这两个因素共同作用，使得LLM在理解和生成自然语言方面表现出色。以下是详细解释：大量数据更好的
在过去的2023年中，大型语言模型（LLM）在潜力和复杂性方面都获得了飞速的发展。展望2024年的开源和研究进展，似乎我们即将进入一个可喜的新阶段：在不增大模型规模的前提下让模型变得更好，甚至让模型变得更小。现在，2024年的第一个月已经过去，也许是时候盘点一番新年首月进展了。近日，AI研究者SebastianRaschka发布了一份报告，介绍了四篇与上述新阶段有关的重要论文。它们的研究主题简单总结起来是这样：1.权重平均和模型融合可将多个LLM组合成单个更好的模型，并且这个新模型还没有传统集成方法的典型缺陷，比如更高的资源需求。2.代理调优（proxy-tuning）技术可通过使用两个小型L
