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4轮暴训,Llama 7B击败GPT-4!Meta等让LLM「分饰三角」自评自进化
【新智元导读】Meta、UC伯克利、NYU共同提出元奖励语言模型,给「超级对齐」指条明路:让AI自己当裁判,自我改进对齐,效果秒杀自我奖励模型。 LLM对数据的大量消耗,不仅体现在预训练语料上,还体现在RLHF、DPO等对齐阶段。 后者不仅依赖昂贵的人工标...
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每日一看大模型新闻(2024.1.20-1.21)英伟达新对话QA模型准确度超GPT-4,却遭吐槽:无权重代码意义不大;Llama 2打败GPT-4!Meta让大模型自我奖励自迭代,再证合成数据是LL
1.产品发布 1.1韩国Kakao:推出多模态大模型Honeybee 发布日期:2024.1.20 Kakao unveils multimodal large language model Honeybee - The Korea Ti...
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MCT Self-Refine:创新集成蒙特卡洛树搜索 (MCTS)提高复杂数学推理任务的性能,超GPT4,使用 LLaMa-3 8B 进行自我优化
📜 文献卡 题目: Accessing GPT-4 level Mathematical Olympiad Solutions via Monte Carlo Tree Self-refine with LLaMa-3 8B 作者: Di Zh...
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大型语言模型如何教会自己遵循人类指令?
译者 | 李睿 审校 | 重楼 如今,人们对能够使大型语言模型(LLM 在很少或没有人为干预的情况下改进功能的技术越来越感兴趣。大型语言模型(LLM 自我改进的领域之一是指令微调(IFT ,也就是让大型语言模型教会自己遵循人类指令。 指令微调(IFT ...
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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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Llama 2打败GPT-4!Meta让大模型自我奖励自迭代,再证合成数据是LLM终局
Llama 2-70B一夜之间打败GPT-4,让整个AI社区为之震惊! 甚至,在AlpacaEval 2.0排行榜中,微调后的模型胜率完全碾压Claude 2、Gemini Pro等模型。 Meta和NYU研究团队究竟提出了什么秘制配方,才能让Llam...
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大模型自我奖励:Meta让Llama2自己给自己微调,性能超越了GPT-4
大模型领域中,微调是改进模型性能的重要一步。随着开源大模型逐渐变多,人们总结出了很多种微调方式,其中一些取得了很好的效果。 最近,来自 Meta、纽约大学的研究者用「自我奖励方法」,让大模型自己生成自己的微调数据,给人带来了一点新的震撼。 在新方法中,作者...