GPT-4.5 竟成小丑！OpenAI 推出 GPT-4.1：百万级上下文多模态语言模型，性价比远超 GPT-4o mini
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大语言模型的视觉天赋：GPT也能通过上下文学习解决视觉任务
LLM 的能力还可以发挥到机器学习的更多子领域。当前，大型语言模型（LLM）已经掀起自然语言处理（NLP）领域的变革浪潮。我们看到 LLM 具备强大的涌现能力，在复杂的语言理解任务、生成任务乃至推理任务上都表现优异。这启发人们进一步探索 LLM 在机器学习另一子领域 —— 计算机视觉（CV）方面的潜力。LLM 的一项卓越才能是它们具备上下文学习的能力。上下文学习不会更新 LLM 的任何参数，却在....
GPT-4的32k输入框还是不够用？Unlimiformer把上下文长度拉到无限长
Unlimiformer 可以被注入到任何现有的编码器 - 解码器 transformer 中，能够处理长度不限的输入。Transformer 是时下最强大的 seq2seq 架构。预训练 transformer 通常具有 512（例如 BERT）或 1024 个（例如 BART）token 的个上下文窗口，这对于目前许多文本摘要数据集（XSum、CNN/DM）来说是足够长的。但 16384 并....
清北微软深挖GPT，把上下文学习整明白了！和微调基本一致，只是参数没变而已
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】ICL的工作原理整明白了！大型预训练语言模型其中一个重要的特点就是上下文学习（In-Context Learning，ICL）能力，即通过一些示范性的输入-标签对，就可以在不更新参数的情况下对新输入的标签进行预测。性能虽然上去了，但大模型的ICL能力到底从何而来仍然是一个开放的问题。为了更好地理解ICL的工作原理，清华大学、北京大学和....
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