


LLaMa 3 mungkin ditangguhkan ke Julai, menyasarkan GPT-4 dan belajar pelajaran daripada Gemini
Model penjanaan imej masa lalu sering dikritik kerana mempersembahkan imej kebanyakannya orang kulit putih, dan model Gemini Google telah menghadapi masalah kerana keterlaluan yang melampau. Hasil imej yang dihasilkannya menjadi terlalu berhati-hati dan menyimpang dengan ketara daripada fakta sejarah, mengejutkan pengguna. Google mendakwa model itu lebih bijak daripada yang dijangkakan oleh pembangun. Perhatian ini ditunjukkan bukan sahaja dalam imej yang dijana, tetapi juga dalam sering menganggap beberapa gesaan sebagai sensitif dan dengan itu enggan memberikan jawapan.
Memandangkan isu ini terus menarik perhatian, cara untuk mencapai keseimbangan antara keselamatan dan kebolehgunaan telah menjadi cabaran besar bagi Meta. LLaMA 2 dianggap sebagai "pemain kuat" dalam bidang sumber terbuka dan juga telah menjadi model bintang Meta Ia mengubah keadaan model besar sebaik sahaja ia dilancarkan. Pada masa ini, Meta sedang bersedia sepenuhnya untuk melancarkan LLaMa 3, tetapi terlebih dahulu perlu menyelesaikan masalah yang ditinggalkan oleh LLaMA 2: ia kelihatan terlalu konservatif dalam menjawab soalan kontroversi.
Mencapai keseimbangan antara keselamatan dan kebolehgunaan
Meta menambah perlindungan dalam Llama 2 untuk menghalang LLM daripada menjawab pelbagai soalan kontroversi. Walaupun konservatisme ini diperlukan untuk mengendalikan kes ekstrem, seperti pertanyaan yang berkaitan dengan keganasan atau aktiviti haram, ia juga mengehadkan keupayaan model untuk menjawab soalan yang lebih biasa tetapi sedikit kontroversi. Menurut The Information, apabila dia bertanya kepada LLaMA 2 bagaimana pekerja boleh mengelak daripada masuk ke pejabat pada hari-hari apabila mereka dikehendaki datang ke pejabat, dia telah ditolak nasihat atau diberitahu bahawa "adalah penting untuk menghormati dan mematuhi dasar syarikat dan garis panduan." ". LLaMA 2 juga enggan memberikan jawapan tentang cara mengejek rakan anda, memenangi peperangan atau merosakkan enjin kereta. Jawapan konservatif ini bertujuan untuk mengelakkan bencana PR.
Walau bagaimanapun, telah didedahkan bahawa kepimpinan kanan Meta dan beberapa penyelidik yang terlibat dalam kerja model percaya bahawa jawapan LLaMA 2 adalah terlalu "selamat". Meta sedang berusaha untuk menjadikan model LLaMA 3 yang akan datang lebih fleksibel dan menyediakan lebih banyak maklumat kontekstual apabila memberikan jawapan, dan bukannya menolak jawapan secara langsung. Penyelidik cuba menjadikan LLaMA 3 lebih interaktif dengan pengguna dan lebih memahami maksudnya. Dilaporkan bahawa versi baharu model itu akan lebih berupaya membezakan pelbagai makna sesuatu perkataan. Sebagai contoh, LLaMA 3 mungkin memahami bahawa soalan tentang cara memusnahkan enjin kereta merujuk kepada cara mematikannya, bukan untuk memusnahkannya. Meta juga merancang untuk melantik orang dalaman untuk mengendalikan latihan nada dan keselamatan dalam beberapa minggu akan datang, The Information melaporkan, sebagai sebahagian daripada usaha syarikat untuk menjadikan respons model lebih bernuansa.
Cabaran yang Meta dan Google perlu atasi bukan sekadar mencari titik keseimbangan ini, banyak syarikat gergasi teknologi turut terjejas dalam pelbagai peringkat. Mereka perlu bekerja keras untuk membina produk yang semua orang suka, boleh gunakan dan berfungsi dengan lancar, di samping memastikan produk tersebut selamat dan boleh dipercayai. Ini adalah masalah yang mesti dihadapi oleh syarikat teknologi semasa mereka mengejar teknologi AI.
Maklumat lanjut tentang LLaMa 3
Keluaran LLaMa 3 amat dinantikan, dengan Meta merancang untuk mengeluarkannya pada bulan Julai, tetapi jadual masih boleh berubah. Ketua Pegawai Eksekutif Meta, Mark Zuckerberg bercita-cita tinggi dan pernah berkata, "Walaupun Llama 2 bukan model peneraju industri, ia adalah model sumber terbuka terbaik. Untuk LLaMa 3 dan model seterusnya, matlamat kami adalah untuk membina SOTA, dan akhirnya menjadi industri- model terkemuka 》
Alamat asal: https://www.reuters.com/technology/meta-plans-launch-new-ai-language-model-llama-3 -july-information-reports-2024 -02-28/
Meta Saya harap LLaMa 3 dapat mengejar GPT-4 OpenAI. Kakitangan syarikat Meta mendedahkan bahawa ia masih belum diputuskan sama ada LLaMa 3 akan menjadi multi-modal dan sama ada ia akan dapat memahami dan menjana teks dan imej, kerana para penyelidik belum mula memperhalusi model tersebut. Walau bagaimanapun, LLaMa dijangka mempunyai lebih daripada 14 bilion parameter, yang akan melebihi LLaMa 2 dengan ketara, menunjukkan peningkatan ketara dalam keupayaannya untuk mengendalikan pertanyaan yang kompleks.
Selain 350,000 H100 dan berpuluh bilion dolar yang boleh diuruskan, bakat juga merupakan "keperluan" untuk latihan LLaMa 3. Meta membangunkan LLaMa melalui kumpulan AI generatifnya, yang berasingan daripada pasukan penyelidikan AI asasnya. Louis Martin, penyelidik yang bertanggungjawab untuk keselamatan LLaMa 2 dan 3, meninggalkan syarikat itu pada Februari. Kevin Stone, yang mengetuai pembelajaran pengukuhan, juga meninggalkan bulan ini. Sama ada ini akan memberi kesan kepada latihan LLaMa 3 tidak diketahui. Kami akan menunggu dan melihat sama ada LLaMa 3 boleh mencapai keseimbangan yang baik antara keselamatan dan kebolehgunaan dan memberi kami kejutan baharu dari segi keupayaan pengekodan.
Atas ialah kandungan terperinci LLaMa 3 mungkin ditangguhkan ke Julai, menyasarkan GPT-4 dan belajar pelajaran daripada Gemini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am

Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh

Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah

AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,
