研究：OpenAI模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下

研究：OpenAI模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下 一项研究显示，OpenAI最新的人工智能模型在分析眼部状况方面几乎与专家医生不相上下。这项研究突显了该技术在医学领域的潜力。根据周三发表的一篇论文，GPT-4模型在评估眼部问题和建议治疗方面，超过或达到了除得分最高的专业医生之外所有人的得分。发表在《公共科学图书馆数字健康》杂志上的一篇论文的主要作者Arun Thirunavukarasu说：“这项工作表明，这些大型语言模型在眼睛健康方面的知识和推理能力现在几乎与专家无法区分。”Thirunavukarasu在剑桥大学临床医学院学习期间进行了这项研究，他表示：“我们现在正在以一种更加开放的方式进行训练，并发现这些模型几乎具备了它们没有被明确训练的能力。”伦敦大学学院(UCL)人工医学智能教授皮尔斯•基恩表示，这项最新研究“令人兴奋”，其利用人工智能对专家的表现进行基准测试的想法“超级有趣”。同时也隶属于伦敦摩尔菲尔德眼科医院的基恩认为，在将这项技术应用于临床之前，还需要做更多的工作。

：开源大模型的统一后端接口，支持多种开源大模型

：开源大模型的统一后端接口，支持多种开源大模型 该项目为开源大模型的推理实现统一的接口接口，与OpenAI响应保持一致，具有以下特性： 以OpenAI ChatGPT API这样的方式调用开源分布式大模型 支持流式响应，实现打印机效果 实现文本嵌入模型，为文档知识问答提供支持 支持大规模语言模型开发工具langchain 的广泛功能 要简单的修改环境变量即可将开源模型作为chatgpt的替代模型，为大众应用提供反馈支持 支持加载经过自行训练的lora模型

OpenAI的模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下

OpenAI的模型在评估眼疾方面几乎与医生不相上下 眼科一直是将人工智能应用于临床并解决其应用障碍的工作重点，例如模型通过虚构数据产生"幻觉"的倾向。"这项工作表明，这些大型语言模型在眼健康方面的知识和推理能力现在几乎与专家无异，"发表在《PLOS 数字健康》杂志上的一篇论文的主要作者 Arun Thirunavukarasu 说。他补充说："我们看到了回答相当复杂问题的能力。研究使用了 87 种不同的病人情况来测试 GPT-4 在非专业初级医生、见习眼科医师和专家眼科医师中的表现。论文称，该模型的表现优于初级医生，并取得了与许多专家相似的结果。研究人员说，这项研究之所以引人注目，是因为它将人工智能模型的能力与执业医生的能力进行了比较，而不是与检查结果进行比较。它还运用了生成式人工智能的广泛能力，而不是之前一些人工智能医学研究中测试的狭窄能力，如通过病人扫描诊断癌症风险。该模型在需要一阶记忆的问题和需要高阶推理的问题（如插值、解释和处理信息的能力）上表现同样出色。Thirunavukarasu 在剑桥大学临床医学院学习期间开展了这项研究，他目前在牛津大学工作，他认为可以通过扩大数据集（包括管理算法、去身份化的病人笔记和教科书）对模型进行训练，从而进一步完善模型。这就要求在扩大信息来源的数量和性质的同时，确保信息保持良好的质量，在两者之间取得"棘手的平衡"。潜在的临床用途可能是对病人进行分流，或在专业医护人员有限的情况下使用。有证据表明，人工智能有助于诊断，例如能发现可能被医生遗漏的早期乳腺癌，因此在临床环境中部署人工智能的兴趣大增。与此同时，考虑到错误诊断可能对患者造成的伤害，研究人员也在努力解决如何控制严重风险的问题。伦敦大学学院人工医学智能教授皮尔斯-基恩（Pearse Keane）说，这项最新研究"令人兴奋"，其利用人工智能为专家的表现设定基准的想法"超级有趣"。基恩也是伦敦莫菲尔德眼科医院的成员，他也认为，在将这些技术引入临床之前，还需要做更多的工作。他列举了自己去年研究中的一个例子：向一个大型语言模型询问有关眼部黄斑变性的问题，结果该模型在回答中给出了根本是"杜撰"出来的参考资料。"我们必须在对这项技术的兴奋和潜在的巨大利益之间取得平衡.....至少要有谨慎和怀疑。"他说。 ... PC版： 手机版：

32K上下文，Mistral 7B v0.2基模型突然开源了

32K上下文，Mistral 7B v0.2基模型突然开源了 这次开源的 Mistral 7B v0.2 Base Model ，是 Mistral-7B-Instruct-v0.2 背后的原始预训练模型，后者属于该公司的“Mistral Tiny”系列。此次更新主要包括三个方面：将 8K 上下文提到了 32K；Rope Theta = 1e6；取消滑动窗口。下载链接：…更新之后的性能对比是这样的：场外观众迅速跟进。有人评价说：“Mistral 7B 已经是同尺寸级别中最好的模型，这次改进是一个巨大的进步。 我将尽快在这个模型上重新训练当前的许多微调。”Mistral AI 的第一个 7B 模型发布于 2023 年 9 月，在多个基准测试中实现了优于 Llama 2 13B 的好成绩，让 Mistral AI 一下子就打出了知名度。这也导致目前很多开源大模型都已不再对标 Llama 2，而是将 Mistral AI 旗下的各系列模型作为直接竞争对手。而 Mistral 7B v0.2 Base Model 对应的指令调优版本 Mistral-7B-Instruct-v0.2 在 2023 年 12 月就已开放测试，据官方博客介绍，该模型仅适用于英语，在 MT-Bench 上能够获得 7.6 分的成绩，逊于 GPT-3.5。此次开放基础模型之后，开发者们就可以根据自己的需求对这个“当前最好的 7B 模型”进行微调了。不过，7B 模型只能算是 Mistral AI 众多惊艳成果中的一项。这家公司的长远目标是对标 OpenAI。上个月底，Mistral AI 正式发布了“旗舰级”大模型 Mistral Large。与此前的一系列模型不同，这一版本性能更强，体量更大，直接对标 OpenAI 的 GPT-4。随着 Mistral Large 上线，Mistral AI 推出了名为 Le Chat 的聊天助手，也实现了对标 ChatGPT。而新模型的发布，也伴随着公司大方向的一次转型。人们发现， Mistral Large 并不是一个开源大模型 有跑分、 API 和应用，就是不像往常一样有 GitHub 或是下载链接。与 Mistral Large 发布同时发生的，是 Mistral AI 与微软达成了长期合作的协议，不仅会将 Mistral Large 引入 Azure，还收获了微软 1600 万美元的投资。Mistral AI 对路透社表示，作为交易的一部分，微软将持有该公司少数股权，但未透露细节。未来，二者的合作主要集中在三个核心领域：超算基础设施：微软将通过 Azure AI 超级计算基础设施支持 Mistral AI ，为 Mistral AI 旗舰模型的 AI 训练和推理工作负载提供一流的性能和规模；市场推广：微软和 Mistral AI 将通过 Azure AI Studio 和 Azure 机器学习模型目录中的模型即服务（MaaS）向客户提供 Mistral AI 的高级模型。除 OpenAI 模型外，模型目录还提供了多种开源和商业模型。人工智能研发：微软和 Mistral AI 将探索为特定客户训练特定目的模型的合作。当被问及公司是否正在改变其开源商业模式时，Mistral AI 联合创始人 Arthur Mensch 在采访中表示：“我们从开源模式开始，任何人都可以免费部署，因为这是广泛分发它们并创造需求的一种方式。但从一开始，我们就提供了一种具有优化模型的商业模式，这让使该公司能够为模型开发所需的昂贵研究提供资金。”参考链接： 2024）即将于 2024 年 3 月 30 日至 31 日在上海徐汇西岸美高梅酒店举行。本次大会由中国人工智能学会（CAAI）主办，CAAI 具身智能专委会（筹）、同济大学、中国科学院计算技术研究所、上海交通大学、中国经济信息社上海总部联合承办，全球高校人工智能学术联盟协办，机器之心独家 AI 媒体合作。盛会将为具身智能领域的学术与产业界搭建一个交流合作的顶级平台，以广泛促进学术分享与交流、产业合作与互动，推动产学研联动发展，提升我国具身智能技术的研究与应用水平。 ... PC版： 手机版：

实现同样水平的 Code 效果，开源模型需要生成100次，ChatGPT只需要生成1次。

实现同样水平的 Code 效果，开源模型需要生成100次，ChatGPT只需要生成1次。 Aman Sanger: There are times and places for training your own models... With the release OpenAI's chatGPT API - coding is looking less like one of them. The human-eval pass@1 rate of ChatGPT is as good as the best Open Source model's pass@100 rate. And this is still just GPT 3.5...