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GPT-4准确率最高飙升64%!斯坦福OpenAI重磅研究:全新Meta-Prompting方法让LLM当老板
当你让大模型写一首「莎士比亚十四行诗」,并以严格的韵律「ABAB CDCD EFEF GG」执行。 同时,诗中还要包含提供的3个词。 对于这么高难度的创作题,LLM在收到指令后,并不一定能够按要求做出这首诗。 正所谓,人各有所长,LLM也是如此,仅凭单...
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过去两周,六个最有可能改变AI进程的发布!
编译 |言征 过去两周,新的人工智能更新不断涌现,异常疯狂。我们决定整理最近发布的六大框架和模型。 1、ActAnywhere:主题感知视频背景生成 图片 Adobe Research和斯坦福大学推出了Act Anywhere,这是一种生成模型,解决了电...
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扩散模型图像理解力刷新SOTA!字节复旦团队提出全新「元提示」策略
Text-to-image(T2I)扩散模型在生成高清晰度图像方面显示出了卓越的能力,这一成就得益于其在大规模图像-文本对上的预训练。 这引发了一个自然的问题:扩散模型是否可以用于解决视觉感知任务? 近期,来自字节跳动和复旦大学的技术团队提出了一种简单...
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比「让我们一步一步思考」这句咒语还管用,提示工程正在被改进
大型语言模型(LLM)已经是许多自然语言处理任务的强大工具,只要能给出正确的提示。然而,由于模型的敏感性,找到最优提示通常需要进行大量手动尝试和试错努力。此外,一旦将初始提示部署到生产环境中,可能会出现意想不到的边缘情况,需要更多轮的手动调整来进一步完善...
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DeepMind推出OPRO技术,可优化ChatGPT提示
在最新的AI研究报道中,Google DeepMind推出了一项名为“优化通过提示(OPRO)”的技术,将大型语言模型(LLM 作为其自身提示的优化器。该方法旨在通过自然语言描述问题,指导LLM生成和改进解决方案,从而提高提示性能。 OPRO的工作方式相对...
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