在人工智能时代的今天,为了消除愿景与现实之间的鸿沟,以好奇心和想像力去(向人工智能机器)提出问题、提出好问题,越发显得格外重要了,其余的“智能体力活儿”交给您的 AI 助手去办吧。
这篇博客试图根据一些常见的可量化指标,为您选择适合您用例的生成式人工智能方法提供指导。
提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
导读:回看历史,你会发现,金融业是最难实现变革的。但不可避免的是,大银行和创业公司在金融业方面仍取得了巨大的突破,我认为这不是因为他们使用了什么特别的技术,而是因为它们内在的文化差异,多样化的结构刚度
大数据文摘作品 编译:魏子敏、蒋宝尚 在使用日常语言与计算机交谈时,计算机如何理解我们? 谷歌的方法是利用数十亿条对话来直接告诉人工智能,真正的人类对话是什么样的。 而书籍,可能是人类完整语句最大的汇聚地。 谷歌AI的Talk to Books项目昨日上线,旨在通过搜索挖掘这片人类完整语句的宝藏。 网站链接: https://research.google.com/semanticexperiences/about.html 在Talk to Books中,当你输入一个问题或一个陈述时,谷歌的模型会查看超过
之前树先生教过大家如何利用微调打造一个垂直领域的 LLM 专属模型。但是微调一方面需要专业知识,通常需要很多计算资源和时间,以便在不同的超参数设置上训练多个模型并选择最佳的一个,另一方面动态扩展比较差,新增和修改原有的数据都要重新微调一次。总得来说对非专业人员不友好。
我们很高兴地与大家分享,在 8.8 中,Elastic ®提供开箱即用的语义搜索。语义搜索旨在根据文本的意图或含义进行搜索,而不是词汇匹配或关键字查询。与传统的基于词汇术语的搜索相比,这是质的飞跃,提供了突破性的相关性。它在概念层面捕获单词之间的关系,理解上下文并根据含义显示相关结果,而不是简单地查询术语。
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提炼是是一种分离混合物成分的过程,以提取出一种使其更有价值和有用的形式。模型是知识的提炼。随着每一次重构的深入,我们抽象出领域知识和优先级的一些关键方面。现在,回过头来看战略视角,本章将探讨如何区分模型的涉猎范围并提炼整个领域模型。
---- 新智元报道 编辑:LRS 好困 【新智元导读】自己部署一个ChatYuan,再也不用担心网络拥堵了! 前段时间,元语智能开发团队训练了一个类似ChatGPT的功能型对话大模型ChatYuan,并在网页版中开放了试玩接口。 现在你也可以在自己的机器上部署一个ChatYuan了! 模型可用于问答场景,能够结合上下文做对话、做各种生成任务,包括创意性写作,也能回答法律、新冠等领域类问题。 并且在全中文任务中支持零样本学习,用户可以通过提供prompt的方式来使用,支持文本生成、信息抽取和理解
本文基于谷歌云的官方视频:《Introduction to Large Language Models》 ,使用 ChatGPT4 整理而成,希望对大家入门大语言模型有帮助。
今天我们将向大家介绍 Elasticsearch Relevance Engine™(ESRE™),这是一种创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 建立在 Elastic 在搜索领域的领导地位以及超过两年的机器学习研究和开发基础之上。Elasticsearch Relevance Engine 结合了 AI 的最佳实践和 Elastic 的文本搜索。ESRE 为开发人员提供了一整套将复杂的检索算法和与大型语言模型(LLM)集成的能力。不仅如此,ESRE使用Elastic的简单、统一API,开发人员可以立即开始以提高搜索相关性,因为这些API已经得到Elastic社区的信任和广泛应用。
大多数组织都很好地利用了结构化数据(表格、电子表格等),但是很多未开发的业务关键的见解都在非结构化数据中。
你需要的数据量取决于问题的复杂程度和算法的复杂程度。
---- 新智元报道 编辑:Britta 【新智元导读】在过去几年中,自然语言处理 (NLP) 的知名度不断提高,我们查看了超过 25,000 个与 NLP 相关的工作描述,这里是您在 NLP 职业中应该了解的最重要的技能、框架、编程语言和云服务。 老板们正在寻找特定的技能组合、专业知识和工作流程,而这些技能与平台无关。 下图显示了20种需求技能,包括NLP基础知识和更广泛的数据科学专业知识。 自然语言处理基础(NLP) 如图表所示,老板最看重的NLP技能是NLP基础知识。与去年相比,雇主对具有
本篇主要是采集一些大模型在聊天机器人中的案例,因为目前很多企业都会考虑将LLM与业务结合,LLM超强的理解力非常适合聊天场景
此前,人大等学校的多位研究者回顾了大语言模型在背景知识、关键发现和主流技术等方面的进展,尤其强调了大语言模型的预训练、自适应调优、使用和能力评估。
提示工程是一门新兴学科,就像是为大语言模型(LLM)设计的"语言游戏"。通过这个"游戏",我们可以更有效地引导 LLM 来处理问题。只有熟悉了这个游戏的规则,我们才能更清楚地认识到 LLM 的能力和局限。
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】赢家通吃,GPT-4之后的语言模型还有出路吗? 近期的AI大热门毫无疑问就是OpenAI发布的GPT-4了,与此同时,另一个竞争对手也结束了alpha测试。 由前OpenAI员工创办的新公司Anthropic打造的Claude正式宣布开放申请,也是为数不多能跟ChatGPT打个平手的模型,不过面对更强大的GPT-4,或许很难有招架之力。 想要追平GPT-4估计还要几年的时间,毕竟Claude模型并没有图像处理的能力,Anthropic也没有这方面的
作者 | Brian Leathem 译者 | 张卫滨 策划 | Tina 摘要 为了解决开发人员在日常工作中,面对工具和服务碎片化所带来的效率下降,Netflix 的 Brian Leathem 团队开发了一个联合平台控制台,统一了开发人员的工程体验。 本文最初发表于 Platform Engineering 网站,由 InfoQ 中文站翻译分享。 大多数开发人员的日常工作都是低效的,主要是因为他们在构建、运行和扩展应用的时候,会使用数十种碎片化的服务和工具。这种低效在无意间会导致生产力的损失。对
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