目錄
在安全与可用性之间寻求平衡
LLaMa 3 的更多信息
首頁 科技週邊 人工智慧 LLaMa 3或將延後到7月發布,劍指GPT-4,從Gemini吸取教訓

LLaMa 3或將延後到7月發布,劍指GPT-4,從Gemini吸取教訓

Mar 01, 2024 am 11:19 AM
數據 模型

过去的图像生成模型经常因为主要呈现白人形象而受到批评,而谷歌的 Gemini 模型则因为极端的矫枉过正而陷入困境。它的生成图像结果变得过分谨慎,与历史事实出现显著偏差,令用户感到惊讶。谷歌声称,该模型的谨慎程度超出了开发者的预期。这种谨慎不仅体现在生成的图像中,还表现在通常将一些提示视为敏感提示,进而拒绝提供答案。

在这个问题持续引起关注的时候,如何在安全性和可用性之间取得平衡成为了 Meta 面临的一个巨大挑战。LLaMA 2 在开源领域被视为一位"强中手",也成为了 Meta 的明星模型,一经推出就改变了大型模型的局面。目前,Meta 正在全力准备推出 LLaMa 3,但首先需要解决 LLaMA 2 遗留的问题:在回答有争议问题时显得过于保守。

LLaMa 3或将推迟到7月发布,剑指GPT-4,从Gemini吸取教训

在安全与可用性之间寻求平衡

Meta 在 Llama 2 中添加了防护措施,防止 LLM 回答各种有争议的问题。这种保守性虽然在处理极端情况时是必要的,如暴力或非法活动相关的查询,但同时也限制了模型在回答较为普通但稍带争议的问题上的能力。据 The Information 报道,当其想 LLaMA 2 提出「员工如何在强制到办公室的日子里避免进办公室」的问题时,会被拒绝提供建议,或是获得「尊重并遵守公司的政策和指导方针非常重要」。LLaMA 2 还拒绝提供如何恶作剧朋友、赢得战争或破坏汽车引擎的答案。这种保守的回答方式是为了避免公关灾难的发生。

不过,据透露,Meta 的高级领导层和一些参与模型工作的研究人员认为 LLaMA 2 的回答过于「打安全牌」。Meta 正在努力让即将推出的 LLaMA 3 模型在提供回答时能够更加灵活,提供更多上下文信息,而不是直接拒绝回答。研究人员正在尝试让 LLaMA 3 能够与用户有更多互动,更好地理解用户可能表达的含义。据悉, 新版本的模型将能更好地分辨一个词的多重含义。例如,LLaMA 3 可能会明白,关于如何破坏汽车引擎的问题是指如何熄火,而不是对其进行损毁。The Information 的报道中提到,Meta 还计划在未来几周内任命一名内部人员负责语气和安全培训,这也是该公司努力使模型回答更加细致入微的一部分。

Meta和谷歌需要克服的挑战不仅仅是找到这种平衡点,许多科技巨头也受到了不同程度的影响。他们需要努力打造人人喜欢、人人能使用、事事顺畅的产品,同时还要确保这些产品的安全性和可靠性。这是科技公司在追赶AI技术时必须直面的一个问题。

LLaMa 3 的更多信息

LLaMa 3 的发布万众瞩目,Meta 计划在 7 月份对其发布,但时间仍有可能发生变化。Meta 首席执行官马克・扎克伯格野心勃勃,曾说到「虽然 Llama 2 不是行业领先的模型,但却是最好的开源模型。对于 LLaMa 3 及其之后的模型,我们的目标是打造成为 SOTA,并最终成为行业领先的模型。」

LLaMa 3或将推迟到7月发布,剑指GPT-4,从Gemini吸取教训

原文地址:https://www.reuters.com/technology/meta-plans-launch-new-ai-language-model-llama-3-july-information-reports-2024-02-28/

Meta 希望 LLaMa 3 能够赶上 OpenAI 的 GPT-4。Meta 公司工作人员透露,目前还没有决定  LLaMa 3 是否将是多模态的,是否能够理解并生成文本和图像,因为研究人员还没有开始对模型进行微调。不过, LLaMa 预计将拥有超过 140 亿个参数,这将大大超过 LLaMa 2,预示着其在处理复杂查询方面的能力将得到显著提升。

除了管夠的 35 萬塊 H100 和數百億美元,人才也是 LLaMa 3 訓練的「必需品」。 Meta 透過其生成式 AI 小組開發 LLaMa,該小組與其基礎 AI 研究團隊是分開的。負責 LLaMa 2 和 3 安全的研究員 Louis Martin 於 2 月離開了公司。領導強化學習的 Kevin Stone 也在本月離開。這會不會對 LLaMa 3 的訓練產生影響尚不可知。 LLaMa 3 是否能夠掌握安全與可用性的平衡,在程式碼能力等方面給我們新的驚艷,我們拭目以待。

以上是LLaMa 3或將延後到7月發布,劍指GPT-4,從Gemini吸取教訓的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

<🎜>:泡泡膠模擬器無窮大 - 如何獲取和使用皇家鑰匙
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
北端:融合系統,解釋
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora:巫婆樹的耳語 - 如何解鎖抓鉤
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

Java教學
1665
14
CakePHP 教程
1424
52
Laravel 教程
1321
25
PHP教程
1269
29
C# 教程
1249
24
開源!超越ZoeDepth! DepthFM:快速且精確的單目深度估計! 開源!超越ZoeDepth! DepthFM:快速且精確的單目深度估計! Apr 03, 2024 pm 12:04 PM

0.這篇文章乾了啥?提出了DepthFM:一個多功能且快速的最先進的生成式單目深度估計模型。除了傳統的深度估計任務外,DepthFM還展示了在深度修復等下游任務中的最先進能力。 DepthFM效率高,可以在少數推理步驟內合成深度圖。以下一起來閱讀這項工作~1.論文資訊標題:DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者:MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr

全球最強開源 MoE 模型來了,中文能力比肩 GPT-4,價格僅 GPT-4-Turbo 的近百分之一 全球最強開源 MoE 模型來了,中文能力比肩 GPT-4,價格僅 GPT-4-Turbo 的近百分之一 May 07, 2024 pm 04:13 PM

想像一下,一個人工智慧模型,不僅擁有超越傳統運算的能力,還能以更低的成本實現更有效率的效能。這不是科幻,DeepSeek-V2[1],全球最強開源MoE模型來了。 DeepSeek-V2是一個強大的專家混合(MoE)語言模型,具有訓練經濟、推理高效的特點。它由236B個參數組成,其中21B個參數用於啟動每個標記。與DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2效能更強,同時節省了42.5%的訓練成本,減少了93.3%的KV緩存,最大生成吞吐量提高到5.76倍。 DeepSeek是一家探索通用人工智

AI顛覆數學研究!菲爾茲獎得主、華裔數學家領銜11篇頂刊論文|陶哲軒轉贊 AI顛覆數學研究!菲爾茲獎得主、華裔數學家領銜11篇頂刊論文|陶哲軒轉贊 Apr 09, 2024 am 11:52 AM

AI,的確正在改變數學。最近,一直十分關注這個議題的陶哲軒,轉發了最近一期的《美國數學學會通報》(BulletinoftheAmericanMathematicalSociety)。圍繞著「機器會改變數學嗎?」這個話題,許多數學家發表了自己的觀點,全程火花四射,內容硬核,精彩紛呈。作者陣容強大,包括菲爾茲獎得主AkshayVenkatesh、華裔數學家鄭樂雋、紐大電腦科學家ErnestDavis等多位業界知名學者。 AI的世界已經發生了天翻地覆的變化,要知道,其中許多文章是在一年前提交的,而在這一

替代MLP的KAN,被開源專案擴展到卷積了 替代MLP的KAN,被開源專案擴展到卷積了 Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

本月初,來自MIT等機構的研究者提出了一種非常有潛力的MLP替代方法—KAN。 KAN在準確性和可解釋性方面表現優於MLP。而且它能以非常少的參數量勝過以更大參數量運行的MLP。例如,作者表示,他們用KAN以更小的網路和更高的自動化程度重現了DeepMind的結果。具體來說,DeepMind的MLP有大約300,000個參數,而KAN只有約200個參數。 KAN與MLP一樣具有強大的數學基礎,MLP基於通用逼近定理,而KAN基於Kolmogorov-Arnold表示定理。如下圖所示,KAN在邊上具

你好,電動Atlas!波士頓動力機器人復活,180度詭異動作嚇到馬斯克 你好,電動Atlas!波士頓動力機器人復活,180度詭異動作嚇到馬斯克 Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

波士頓動力Atlas,正式進入電動機器人時代!昨天,液壓Atlas剛「含淚」退出歷史舞台,今天波士頓動力就宣布:電動Atlas上崗。看來,在商用人形機器人領域,波士頓動力是下定決心要跟特斯拉硬剛一把了。新影片放出後,短短十幾小時內,就已經有一百多萬觀看。舊人離去,新角色登場,這是歷史的必然。毫無疑問,今年是人形機器人的爆發年。網友銳評:機器人的進步,讓今年看起來像人類的開幕式動作、自由度遠超人類,但這真不是恐怖片?影片一開始,Atlas平靜地躺在地上,看起來應該是仰面朝天。接下來,讓人驚掉下巴

iPhone上的蜂窩數據網路速度慢:修復 iPhone上的蜂窩數據網路速度慢:修復 May 03, 2024 pm 09:01 PM

在iPhone上面臨滯後,緩慢的行動數據連線?通常,手機上蜂窩互聯網的強度取決於幾個因素,例如區域、蜂窩網絡類型、漫遊類型等。您可以採取一些措施來獲得更快、更可靠的蜂窩網路連線。修復1–強制重啟iPhone有時,強制重啟設備只會重置許多內容,包括蜂窩網路連線。步驟1–只需按一次音量調高鍵並放開即可。接下來,按降低音量鍵並再次釋放它。步驟2–過程的下一部分是按住右側的按鈕。讓iPhone完成重啟。啟用蜂窩數據並檢查網路速度。再次檢查修復2–更改資料模式雖然5G提供了更好的網路速度,但在訊號較弱

特斯拉機器人進廠打工,馬斯克:手的自由度今年將達到22個! 特斯拉機器人進廠打工,馬斯克:手的自由度今年將達到22個! May 06, 2024 pm 04:13 PM

特斯拉機器人Optimus最新影片出爐,已經可以在工廠裡打工了。正常速度下,它分揀電池(特斯拉的4680電池)是這樣的:官方還放出了20倍速下的樣子——在小小的「工位」上,揀啊揀啊揀:這次放出的影片亮點之一在於Optimus在廠子裡完成這項工作,是完全自主的,全程沒有人為的干預。而且在Optimus的視角之下,它還可以把放歪了的電池重新撿起來放置,主打一個自動糾錯:對於Optimus的手,英偉達科學家JimFan給出了高度的評價:Optimus的手是全球五指機器人裡最靈巧的之一。它的手不僅有觸覺

FisheyeDetNet:首個以魚眼相機為基礎的目標偵測演算法 FisheyeDetNet:首個以魚眼相機為基礎的目標偵測演算法 Apr 26, 2024 am 11:37 AM

目標偵測在自動駕駛系統當中是一個比較成熟的問題,其中行人偵測是最早得以部署演算法之一。在多數論文當中已經進行了非常全面的研究。然而,利用魚眼相機進行環視的距離感知相對來說研究較少。由於徑向畸變大,標準的邊界框表示在魚眼相機當中很難實施。為了緩解上述描述,我們探索了擴展邊界框、橢圓、通用多邊形設計為極座標/角度表示,並定義一個實例分割mIOU度量來分析這些表示。所提出的具有多邊形形狀的模型fisheyeDetNet優於其他模型,並同時在用於自動駕駛的Valeo魚眼相機資料集上實現了49.5%的mAP

See all articles