译者|李睿审校|重楼虽然像GPT-4这样的大型语言模型(LLM)在编写软件代码方面非常精通，但是这些模型的成本和不透明性激发了人们对更加经济、规模更小的编码LLM的兴趣。这些替代方案可以针对特定任务进行微调，并且成本很低。开发这些LLM的一大挑战是在训练数据集的大小和模型的性能之间找到最佳平衡点。针对这一挑战，微软公司在最近发表的一篇论文中介绍了一种使用更少示例训练高效编码语言模型的新技术。这篇文章介绍了WaveCoder模型，并声称优于其他在类似数量的示例上训练的编码LLM。作为WaveCoder的补充，微软公司还开发了CodeOcean，这是一个包含2万个不同代码示例的精选数据集。该数据集
👀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！👀LLM崛起之路：全球大语言模型「规模增长」可视化交互图https://informationisbeautiful.net/visualizations/the-rise-of-generative-ai-large-language-models-LLM-like-chatgpt/这是一张可以交互的数据化图，数据截至2023年12月6日。访问👆上方网站，将鼠标悬停在某点时，可以出现对应的大模型信息，包括名称、简介、公司、参数量和日期等；点击可以查看更具体的论文等。DavidMcCandless、TomEvans、PaulB
如何在MacBookPro上安装LLama.cpp+LLMModel运行环境1.问题与需求近段时间想学习一下大语言模型的本地化部署与应用。首先遇到的就是部署硬件环境的问题。我自己的笔记本是一台MacBookProM3，没有Nvidia的GPU支持，但机器性能不错。所以打算根据网上资料尝试在自己笔记本上部署一个本地运行的大语言模型服务。2.安装环境与目标硬件环境：MacBookPro,CPUM3Max，内存36GB,操作系统macOSSonaoma14.2.1安装目标：选择安装#零一万物大语言模型做测试（后续用Yi代表）。其它模型的安装方法都类似。3.相关资料进入#huggingface上Yi模
提示原则一、编写清晰、具体的指令使用分隔符清晰地表示输入的不同部分：在Prompt中使用分隔符，如```、“”"、、、:等，将不同的文本部分区分开来，避免混淆和意外的结果。分隔符能够防止提示词注入，提高模型输出的准确性和可靠性。fromtoolimportget_completiontext=f"""您应该提供尽可能清晰、具体的指示，以表达您希望模型执行的任务。\这将引导模型朝向所需的输出，并降低收到无关或不正确响应的可能性。\不要将写清晰的提示词与写简短的提示词混淆。\在许多情况下，更长的提示词可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息，从而导致更详细和相关的输出。"""#需要总结的文本内容pr
文章目录PrivacyAttacksBackdoorAttacksBackdoorAttackswithPoisonedDatasetsBackdoorAttackswithPoisonedPre-trainedLMsBackdoorAttackswithFine-tunedLMsPromptInjectionAttacksTrainingDataExtractionAttacksMIA:MembershipInferenceAttacksAttackswithExtraInformationAttributeInferenceAttacksEmbeddingInversionAttacksG
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
👀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
