在这个数据驱动的时代，机器学习模型正迅速膨胀至前所未有的规模。巨大的模型如GPT-4和BERT，因其庞大的数据集、复杂的架构而成为行业瞩目焦点。然而，这种规模的增长并非没有代价。庞大的模型意味着巨大...【查看原文】
OpenAI于2024年7月18日凌晨发布了最新的技术研究——Prover-Verifier-Games（简称“PVG”），旨在解决AI模型的“黑盒”问题，提升其推理和输出准确性。该技术通过引入一种新的训练框架，使用小模型来验证和监督大模型的输出，从而提高整体的输出准确率和可控性。 具体来说，PVG框架包含两个主要组成部分：证明者（Prover）和验证者（ Verifier）。其中，证明者通常是一个更强大的模型，如GPT-4；而验证者则是一个相对较小且能力较弱的模型，如GPT-3。在这一过程中，证明者需要
OpenAIGPT-4
鲨鱼辣椒Ops 2024-07-19
Zephyr由Hugging Face设计，是一个70亿参数的小型语言模型。实际上是在公共数据集上训练的 Mistral-7B 的微调版本，但也通过知识蒸馏技术进行了优化。
Hugging Face
null 2024-01-12
微软用27亿参数为130亿参数以下的小模型树立了新标杆。
生成式AI微软
36氪的朋友们 2023-12-15
昨日，全球最强端侧多模态模型再次刷新，仅用8B参数，击败了OpenAI的GPT-4V和谷歌的GeminiPro，而且，其OCR长难图识别刷新SOTA，图像编码速度暴涨150倍，而这个全球最强端侧多模态模型不是…
OpenAI谷歌
ITheat热点科技 2024-05-23
众所周知，LLM很强大，但执行复杂推理的能力还不够强。尽管微调确实也能有效地提升推理能力，但大多数LLM依靠的微调数据都是经过GPT-4等更强大模型蒸馏过的，甚至可能原本就是这些强大模型合成的。为了在没有更优模型的前提下提升推理能力，一种颇有希望的范式是利用LLM自身之中的知识。
微软GPT-4
机器之心Pro 2024-08-17
身份验证是Web开发的重要组成部分。JWT由于其简单性，安全性和可扩展性，已成为在Web应用程序中实现身份验证的流行方法。在这篇文章中，我将指导你在Node.js应用程序中使用MongoDB进行数据存
关山月 2024-12-26
1. Taro 到底是怎样转换成小程序的？ 2. 熟悉 webpack 核心库 tapable 事件机制 3. 对 webpack 自定义插件和 compiler 钩子等有比较深刻的认识 等等
若川 2024-12-26
针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要，本文介绍如何为 NVIDIA GPU 调优整个卷积网络。 TVM 中 NVIDIA GPU 的算子实现是以 template 形式编写的，该
神经星星 2024-12-25
hello，大家好，我是程序员海军。很荣幸能与大家分享我今年的第三篇文章。在过去的一年里，我深入探索了Nuxt3，并在多个项目中实际应用了这一前沿框架，从而对其功能和应用有了全面而深刻的理解。
程序员海军 2024-12-26
本文撰写自杭州银行大数据工程师唐占峰、欧阳武林老师。将介绍 Flink 动态 CEP 的定义与核心概念、应用场景、并深入探讨其技术实现并介绍使用方式。
Flink_China 2024-12-25
本文详细介绍了数据库事务的四大特性（AICD原则），包括原子性、隔离性、一致性和持久性，并深入探讨了事务并发问题与隔离级别。同时，文章还讲解了分布式系统中的CAP理论、BASE原则。
拉丁解牛说技术 2024-12-25
插入排序：如何将乱序的元素一步步整理成有序的图景 插入排序（Insertion Sort）是一种常见的排序算法，其最大特点是简单且直观。我们可以将插入排序的过程比作一个人整理扑克牌的过程：从第二张牌开
齐朋 2024-12-25
如果要实现多页面之间的组件属性样式复用，建议使用AttributeModifier，如果是单页面，通用属性可以使用@Styles，组件自有属性可以使用@Extend。
程序员一鸣 2024-12-26
Kibana是一个开源的数据分析和可视化平台，通常与Elasticsearch一起使用，用于展示和分析大规模数据集。以下是关于Kibana的一些主要特点和功能： 数据可视化： Kibana允许用
不惑_ 2024-12-26
在计算机编程中，除以 0 是一个常见的错误操作。对于整数类型来说，这种操作通常会导致程序抛出 ArithmeticException 异常，终止程序执行。然而，情况在浮点数运算中截然不同，
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