OpenAI大佬一句话颠覆认知:AI搞得好不好,重要的是数据集的选择
OpenAI研究员Jason Wei发表了一篇博文,探讨了在当前AI研究中一项被低估却至关重要的技能:找到真正能体现新方法有效性的数据集。这项技能在十年前还不存在,但如今却可能成为一项研究成败的关键。
OpenAI研究员Jason Wei发表了一篇博文,探讨了在当前AI研究中一项被低估却至关重要的技能:找到真正能体现新方法有效性的数据集。这项技能在十年前还不存在,但如今却可能成为一项研究成败的关键。
在使用提示词与大语言模型交互时的一些常见设置,包括温度(Temperature)、Top_p、最大长度(Max Length)、停止序列(Stop Sequences)、频率惩罚(Frequency Penalty)和存在惩罚(Presence Penalty
导语奇点将至?奥特曼再次释放「六字」神秘信号!谷歌文档之父、机器学习博士纷纷预测,AGI降临那天,95%人类工作或被AI取代。
先研究下OpenAI's o1 Model的推理范式都有哪些。《A Comparative Study on Reasoning Patterns of OpenAI's o1 Model》(https://arxiv.org/pdf/2410.13639)研
针对大语言模型的推理任务,近日,Meta田渊栋团队提出了一个新的范式:连续思维链,对比传统的CoT,性能更强,效率更高。
另一个是还是回归到RAG上,最近同名的RAG框架很多,例如fastRAG(https://github.com/IntelLabs/fastRAG.git,朴素rag的一个模块化)和FastRAG(https://arxiv.org/html/2411.137
思维链(CoT)已被证明可以在许多任务(如多步骤推理)上显著提升大模型的性能。然而,在哪些情况下,CoT 会系统性地降低大模型的性能,这仍然是一个有待进一步讨论的问题。
近日,在 OpenAI 计划长达十二天的"Shipmas"的前两天发布中,满血版 o1 系列以及强化微调技术 RFT(Reinforcement Fine-Tuning)面世。