LLaMa 3或將延後到7月發布,劍指GPT-4,從Gemini吸取教訓
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。
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。」
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!

熱AI工具

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
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

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

熱工具

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版
神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

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

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,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

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

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

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

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
