《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》

《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》 简介：《卢菁博士AI大模型微调实战训练营》由卢菁博士主讲，是专注于AI大模型微调的实战课程。课程详细介绍AI大模型微调的原理、方法和技巧，通过实际案例和项目，指导学员掌握如何根据具体任务需求对预训练大模型进行微调，以提高模型性能和应用效果，适合AI开发者、数据科学家等专业人士学习 标签：#AI大模型#模型微调#实战训练#AI开发#数据科学 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/46ad619b27b7

和 @PepsinY 昨晚做非完备逻辑推理测试，Claude+和GPT4是唯二的能猜到凶手的模型，谷歌的用英文测了不行，完全不理

和 @PepsinY 昨晚做非完备逻辑推理测试，Claude+和GPT4是唯二的能猜到凶手的模型，谷歌的用英文测了不行，完全不理解要干嘛。 至于 Claude+和GPT4谁强呢？还是 GPT4，因为删除最后半句话后只有GPT4还能猜出凶手。

LLM得上下文越来越长，模型搜寻信息的能力却未必线性提升

LLM得上下文越来越长，模型搜寻信息的能力却未必线性提升 总体而言，模型会更注意开头的文本 准确性方面，有时上下文更长的Claude100k表现不如 ChatGPT16k 利用ChatDoc/ChatPDF 来获取信息并帮助模型筛选信息块、或重新排序信息块也能提升效果 最后，价格高贵的GPT4效果拔群

GPT是如何获得它的能力的？ 追踪语言模型的涌现能力 | 最近，OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的研究人员留

GPT是如何获得它的能力的？ 追踪语言模型的涌现能力 | 最近，OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的研究人员留下了深刻的印象和启发。毫无疑问，它又强又聪明，且跟它说话很好玩，还会写代码。它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。于是就有一个问题：ChatGPT 是怎么变得这么强的？它的各种强大的能力到底从何而来？在这篇文章中，我们试图剖析 ChatGPT 的突现能力（Emergent Ability），追溯这些能力的来源，希望能够给出一个全面的技术路线图，来说明 GPT-3.5 模型系列以及相关的大型语言模型是如何一步步进化成目前的强大形态。 这篇文章旨在能够促进大型语言模型的透明度，成为开源社区共同努力复现 GPT-3.5 的路线图。

中文AI能力评测发布，即通用大模型综合性基准。

中文AI能力评测发布，即中文通用大模型综合性基准。 这是针对中文可用的通用大模型的一个测评基准。 它主要回答的问题是：在当前通用大模型大力发展的背景下，中文大模型的效果情况，包括但不限于"这些模型不同任务的效果情况"、"相较于国际上的代表性模型做到了什么程度"、 "这些模型与人类的效果对比如何"。

GPT 4到底有多强？文心一言和ChatGPT比还有多少差距？非技术人员如何比较全面地评价一个大语言模型的各种能力？作为早期投资

GPT 4到底有多强？文心一言和ChatGPT比还有多少差距？非技术人员如何比较全面地评价一个大语言模型的各种能力？作为早期投资人和对话式AI的狂热爱好者，我们从自身需求出发，总结推出了「Z-Bench」 一个为非技术人员定性测试大模型对话式产品（类 ChatGPT 产品）准备的测试集。 扫描小程序码可以打开查看全部300个测试prompts，以及GPT4，GPT3.5，百度文心一言（0317）的回答。这里面每一个模型的回答我们都只是取第一次回答，因此可能和你测试的结果有所不同。 Z-Bench 1.0 从基础能力、进阶能力、垂直能力 3 个角度出发，共提供了 300 个 Prompts，我们的出发点是尽量覆盖更多类型的 NLP 任务。我们的目标并不是提供一个学术上非常严谨完整的测试集，而是希望通过结合学术上已有的测试集、日常搜集的一些有意思的案例，以及大模型出现之后学术界发现的涌现和顿悟能力，提供一个适合非技术专业人士使用的大模型能力测试集。 我们难免会漏掉一些场景，或是出现很多专业角度看比较业余的内容，未来，我们会不断根据搜集到的反馈去补充完善，并且及时予以公布。 欢迎大家扩散，拍砖，感谢！